星系一亿有多大？对数十亿天体进行分类，哪个天文学家能做到？
【星系一亿有多大？对数十亿天体进行分类，哪个天文学家能做到？】
你知道一亿有多大吗？科学家开发了一种名为Morpheus的强大新计算机程序 ， 即人工智能AI算法 ， 该程序可以逐个像素地分析天文图像数据 ， 以识别和分类来自天文观测大量数据集中的所有星系和恒星 。 Morpheus是一个深度学习框架 ， 融合了为图像和语音识别等应用开发的各种人工智能技术 。 加州大学圣克鲁斯分校计算天体物理研究小组负责人、天文学和天体物理学教授布兰特·罗伯逊(Brant Robertson)表示：
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天文学数据集的快速增长 ， 使得自动化一些传统上由天文学家完成的任务变得至关重要 。 有些事情我们人类根本做不到 ， 所以必须想办法利用计算机来处理未来几年将从大型天文观测项目中获得的海量数据 。 罗伯逊与瑞安·豪森(Ryan Hausen)合作 ， 后者是加州大学巴斯金工程学院的计算机科学研究生 ， 在过去两年里开发并测试了Morpheus 。 其研究结果现已发表在《天体物理学》期刊上 ， 豪森和罗伯逊也公开发布了Morpheus代码 。
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星系的形态 ， 从像我们银河系这样的旋转盘状星系 ， 到无定形的椭圆形星系 ， 都可以告诉天文学家星系是如何随着时间推移而形成和演化的 。 大规模的观测 ， 例如将在智利正在建设的维拉·鲁宾天文台进行的遗产时空观测(LSST) ， 将产生大量的图像数据 ， 罗伯逊已经参与了如何利用这些数据来理解星系形成和演化的规划 。 LSST将使用32亿像素的相机 ， 每晚拍摄800多张全景图像 ， 每周两次记录整个可见天空 。
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想象一下 ， 如果你去找几个天文学家 ， 要求他们对数十亿个天体进行分类 ， 他们怎么可能做到这一点？现在新研究将能够自动对这些天体进行分类 ， 并利用这些信息来了解星系的演化 。 其他天文学家已经使用深度学习技术对星系进行分类 ， 但之前的努力通常涉及修改现有图像识别算法 ， 研究人员向算法提供要分类星系的精选图像 ， 所以研究人员专门为天文图像数据从头开始建造了Morpheus ， 该模型使用天文学家使用的标准数字文件格式的原始图像数据作为输入 。
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像素级分类是Morpheus的另一个重要优势 ， 对于其他模型 ， 你必须知道那里有什么东西 ， 并向模型提供一张图像 ， 它会立即对整个数据集的星系进行分类 。 Morpheus会为你发现星系 ， 并逐个像素地处理 ， 所以它可以处理非常复杂的图像 ， 你可能会在圆盘旁边看到一个球体 。 对于有中心凸起的圆盘 ， 它会单独对凸起进行分类 ， 所以它的功能非常强大 。 为了训练深度学习算法 ， 研究人员使用了2015年一项研究中的信息 ， 在那项研究中 ， 数十名天文学家对来自CANDELS项目哈勃太空望远镜图像中大约1万个星系进行了分类 。
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然后 ， 将Morpheus应用于来自哈勃遗留领域的图像数据 ， 这些数据结合了几次哈勃深场观测所获得的观测结果 。 当Morpheus处理一张天空区域的图像时 ， 它会生成一组新的天空部分图像 ， 其中所有对象都根据它们的形态进行颜色编码 ， 将天文对象与背景分开 ， 并识别点源(恒星)和不同类型的星系 。 输出包括每个分类的置信度级别 。 该程序在加州大学洛杉矶分校的lux超级计算机上运行 ， 可以快速生成对整个数据集的逐个像素分析 。
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