Los investigadores han enseñado un programa de inteligencia artificial utilizado para reconocer rostros en Facebook para identificar galaxias en el espacio profundo.
El resultado es un robot de IA llamado ClaRAN que escanea imágenes tomadas por radiotelescopios.
Su trabajo es detectar radiogalaxias, galaxias que emiten poderosos chorros de radio desde agujeros negros supermasivos en sus centros.
ClaRAN es una creación del especialista en big data Dr. Chen Wu y del astrónomo Dr. Ivy Wong, ambos del nodo de la Universidad de Australia Occidental del Centro Internacional de Investigación de Radioastronomía ICRAR.
El Dr. Wong dijo que los agujeros negros se encuentran en el centro de la mayoría de las galaxias, si no todas.
"Estos agujeros negros supermasivos ocasionalmente arrojan chorros que se pueden ver con un radiotelescopio", dijo.
"Con el tiempo, los chorros pueden extenderse mucho desde sus galaxias anfitrionas, lo que dificulta que los programas de computadora tradicionales descubran dónde está la galaxia".
"Eso es lo que estamos tratando de enseñarle a ClaRAN a hacer"
El Dr. Wu dijo que ClaRAN surgió de una versión de código abierto del software de detección de objetos de Microsoft y Facebook.
Dijo que el programa fue completamente revisado y entrenado para reconocer galaxias en lugar de personas.
ClaRAN en sí también es de código abierto y está disponible públicamente en GitHub.
El Dr. Wong dijo que se espera que la próxima encuesta de la UEM utilizando el telescopio Australiano de Kilometraje Cuadrado Pathfinder ASKAP observe hasta 70 millones de galaxias a lo largo de la historia del Universo.
Dijo que los algoritmos informáticos tradicionales pueden identificar correctamente el 90 por ciento de las fuentes.
"Eso todavía deja el 10 por ciento, o siete millones de galaxias 'difíciles' que deben ser observadas por un humano debido a la complejidad de sus estructuras extendidas", dijo el Dr. Wong.
El Dr. Wong ha aprovechado previamente el poder de la ciencia ciudadana para detectar galaxias a través del proyecto Radio Galaxy Zoo.
"Si ClaRAN reduce la cantidad de fuentes que requieren una clasificación visual al uno por ciento, esto significa más tiempo para que nuestros científicos ciudadanos pasen buscando nuevos tipos de galaxias", dijo.
Se utilizó un catálogo de alta precisión producido por voluntarios del Radio Galaxy Zoo para entrenar a ClaRAN en cómo detectar dónde se originan los aviones.
El Dr. Wu dijo que ClaRAN es un ejemplo de un nuevo paradigma llamado 'programación 2.0'.
"Todo lo que haces es configurar una gran red neuronal, darle una tonelada de datos y dejar que descubra cómo ajustar sus conexiones internas para generar el resultado esperado", dijo.
"La nueva generación de programadores pasa el 99 por ciento de su tiempo creando los conjuntos de datos de mejor calidad y luego entrena los algoritmos de IA para optimizar el resto".
"Este es el futuro de la programación"
El Dr. Wong dijo que ClaRAN tiene enormes implicaciones sobre cómo se procesan las observaciones del telescopio.
"Si podemos comenzar a implementar estos métodos más avanzados para nuestras encuestas de próxima generación, podemos maximizar la ciencia de ellos", dijo.
"No tiene sentido usar métodos de 40 años de antigüedad en datos nuevos, porque estamos tratando de explorar el Universo más que nunca"
Hoy se publicó un trabajo de investigación sobre ClaRAN en Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society publicado por Oxford University Press.
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Materiales proporcionado por Centro Internacional de Investigación de Radioastronomía . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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