研究人员开发出能够检测和分类星系的人工智能

加州大学圣克鲁兹分校的研究人员开发了 Morpheus，这是一种能够分析天文图像数据中像素的计算机程序。然后，它可以识别和分类存在于来自天文学调查的大型数据集中的所有星系和恒星。

什么是墨菲斯 Morpheus 是一个深度学习框架，由各种不同的人工智能 (AI) 技术组成。人工智能技术专注于某些应用，如图像和语音识别。

Brant Robertson 是天文学和天体物理学教授。他负责加州大学圣克鲁兹分校的计算天体物理学研究小组。根据罗伯逊的说法，某些传统上由天文学家完成的任务需要自动化。这是因为天文学数据集的规模在不断增加。

“有些事情我们人类根本做不到，所以我们必须想办法使用计算机来处理未来几年将来自大型天文调查项目的大量数据，”他说。

Ryan Hausen 是 UCSC 巴斯金工程学院的计算机科学研究生。在过去的两年里，他与安德森在 Morpheus 上进行了合作。

他们的研究结果于 5 月 12 日发表在《天体物理学杂志增刊》系列中。Morpheus 代码也将向公众发布，并将进行在线演示。

星系的形态天文学家能够通过观察星系的形态来了解星系是如何随着时间的推移形成和演化的。

将进行一些大规模的调查，这些调查将产生大量可用的图像数据。其中一项调查是时空遗产调查(LSST)，它将在智利的维拉鲁宾天文台进行。

罗伯逊一直在积极研究如何利用这些数据更好地了解星系的形成和演化。

进行 LSST 时，每晚将使用 32 亿像素的摄像头拍摄 800 多张全景图像。每周两次，LSST 还将记录整个可见天空。

“想象一下，如果你去找天文学家，让他们对数十亿个物体进行分类——他们怎么可能做到这一点?现在我们将能够自动对这些物体进行分类，并使用这些信息来了解星系演化，”罗伯逊说。

星系深度学习技术一些天文学家已经使用深度学习技术对星系进行分类，但它通常需要调整现有的图像识别算法。传统上，这些算法是馈送精选的星系图像。

Morpheus 是专门为天文图像数据开发的。它使用天文学家使用的标准数字格式的原始图像数据。

根据 Robertson 的说法，Morpheus 的主要观点之一是像素级分类。

“对于其他模型，你必须知道那里有什么东西，然后为模型提供图像，它会立即对整个星系进行分类，”他说。“Morpheus 会为你发现星系，并逐个像素地进行处理，因此它可以处理非常复杂的图像，其中你可能在磁盘旁边有一个球体。对于具有中央凸起的圆盘，它将凸起单独分类。所以它非常强大。”

研究人员利用 2015 年研究的信息来训练深度学习算法。该研究收集了数据，并对来自 CANDELS 调查的哈勃太空望远镜图像中的大约 10,000 个星系进行了分类。然后将 Morpheus 应用于来自哈勃遗产场的图像数据。

在处理完天空一部分的图像后，Morpheus 会生成同一区域的一组新图像，并根据其形态对所有物体进行颜色编码。天文物体与背景分离，它可以识别恒星和不同类型的星系。该程序在 USCS 的 lux 超级计算机上运行，​​可以快速生成对整个数据集的逐像素分析。

“Morpheus 以目前不存在的粒度级别提供天文物体的检测和形态分类，”豪森说。

研究人员完成的工作得到了 NASA 和国家科学基金会的支持。