Kunstmatige intelligentie helpt astronomen

[univers]

Sterrenkundigen van de Universiteit van Californië in Santa Cruz hebben met succes gezichtsherkenningsalgoritmes ingezet voor het automatisch herkennen van verschillende stadia in de evolutie van sterrenstelsels, zoals waargenomen door de Hubble Space Telescope. Via 'deep learning' - een zelflerende methode die populair is binnen de kunstmatige intelligentie - bleek de computer in staat om Hubble-foto's op de juiste manier te analyseren en te classificeren, gebaseerd op ervaringen met een grote verzameling gesimuleerde sterrenstelsels. De nieuwe resultaten zijn gepbuliceerd in The Astrophysical Journal. Astronomen van Columbia University hebben vergelijkbare machine learing-technieken ingezet om de stabiliteit te voorspellen van planetenstelsels rond dubbelsterren. Of de baan van een planeet rond een dubbelster op de lange termijn stabiel is hangt van zeer veel factoren af; na een trainingsperiode op basis van een groot aantal simulaties bleek dat die stabiliteit veel effectiever voorspeld kon worden door kunstmatige intelligentie dan via de traditionele en arbeidsintensieve rekenmethode. Deze resultaten zijn verschenen in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. (GS)


Een 'deep learning' algoritme getraind op beelden uit kosmologische simulaties is verrassend succesvol in het classificeren van echte sterrenstelsels in Hubble-afbeeldingen. Bovenste rij: afbeeldingen met een hoge resolutie van een computersimulatie van een jonge melkweg die door drie evolutiefasen gaat (voor, tijdens en na de fase "blauwe klompjes"). Middelste rij: dezelfde afbeeldingen van de computersimulatie van een jong melkwegstelsel in drie evolutiefasen zoals het zou lijken als het door de Hubble-ruimtetelescoop zou worden waargenomen. Onderste rij:Hubble Space Telescope-beelden van verre jonge sterrenstelsels geclassificeerd door een diepgaand leeralgoritme dat is opgeleid om de drie fasen van de evolutie van sterrenstelsels te herkennen. De breedte van elk beeld is ongeveer 100.000 lichtjaren. [Afbeelding credits voor de twee bovenste rijen: Greg Snyder, Space Telescope Science Institute en Marc Huertas-Company, Paris Observatory. Voor de onderste rij: de HST-foto's zijn afkomstig van de bijna-infrarood Deep Extragalactic Legacy Survey (CANDELS) van de Cosmic Assembly.

https://news.ucsc.edu/2018/04/deep-lear ... axies.html