Catorce predicciones de radio galaxias que ClaRAN hizo durante su escaneo de datos de radio e infrarrojos. Todas las predicciones se hicieron con un alto nivel de "confianza", se muestra como el número encima del cuadro de detección. Una confianza de 1,00 indica que ClaRAN está extremadamente seguro de que la fuente detectada es un sistema de radioaviones de galaxias y de que lo ha clasificado correctamente. Crédito:Dr. Chen Wu y Dr. Ivy Wong, ICRAR / UWA.
Los investigadores han enseñado un programa de inteligencia artificial que se utiliza para reconocer rostros en Facebook para identificar galaxias en el espacio profundo.
El resultado es un robot de inteligencia artificial 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 Dr. Chen Wu, especialista en big data, y del astrónomo Dr. Ivy Wong, ambos del nodo de la Universidad de Australia Occidental del Centro Internacional de Investigación en Radioastronomía (ICRAR).
El Dr. Wong dijo que los agujeros negros se encuentran en el centro de la mayoría, si no todos, galaxias.
"Estos agujeros negros supermasivos ocasionalmente emiten chorros que se pueden ver con un radiotelescopio, " ella dijo.
"Tiempo extraordinario, los chorros pueden extenderse mucho desde sus galaxias anfitrionas, lo que dificulta que los programas informáticos tradicionales descubran dónde está la galaxia.
"Eso es lo que estamos tratando de enseñar 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.
El propio ClaRAN también es de código abierto y está disponible públicamente en GitHub.
Combinando los datos de diferentes telescopios, Se incrementa el nivel de 'confianza' de ClaRAN en sus detecciones y clasificaciones. Mostrado como el número encima del cuadro de detección, una confianza de 1,00 indica que ClaRAN está extremadamente seguro de que la fuente detectada es un sistema de chorro de galaxias de radio y que lo ha clasificado correctamente. A la izquierda hay un sistema de chorros de galaxias de radio detectado por ClaRAN utilizando solo datos de radiotelescopios. ClaRAN no está seguro de lo que está viendo aquí, dando dos predicciones, uno que cubra todo el sistema con una confianza baja de 0,53, y uno que cubre el chorro superior solo con una confianza de 0,67. A la derecha está la misma galaxia, pero con los datos del telescopio infrarrojo superpuestos. Con la inclusión de datos de telescopios infrarrojos, la confianza de ClaRAN en la detección ha aumentado al valor más alto de 1.0, y ClaRAN ahora incluye todo el sistema en su única predicción. Crédito:Dr. Chen Wu y Dr. Ivy Wong, ICRAR / UWA
El Dr. Wong dijo que se espera que el próximo estudio de la EMU utilizando el telescopio Australian Square Kilometer Array Pathfinder (ASKAP) con base en WA 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 un 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 anteriormente el poder de la ciencia ciudadana para detectar galaxias a través del proyecto Radio Galaxy Zoo.
"Si ClaRAN reduce el número de fuentes que requieren clasificación visual al uno por ciento, esto significa más tiempo para que nuestros científicos ciudadanos dediquen a observar nuevos tipos de galaxias, " ella dijo.
Se utilizó un catálogo de alta precisión elaborado por voluntarios de Radio Galaxy Zoo para entrenar a ClaRAN a detectar dónde se originan los jets.
El Dr. Wu dijo que ClaRAN es un ejemplo de un nuevo paradigma llamado "programación 2.0".
"Todo lo que tienes que hacer es configurar una gran red neuronal, dale una tonelada de datos, y deje que descubra cómo ajustar sus conexiones internas para generar el resultado esperado, " él dijo.
ClaRAN analiza más de 500 vistas diferentes de datos de radio galaxias para realizar sus detecciones y clasificaciones. Después de escanear las diferentes vistas, Luego, ClaRAN también considera los datos de los telescopios infrarrojos para refinar sus predicciones, dando el resultado final de detección y clasificación de un sistema de chorro de radio galaxia. Crédito:Dr. Chen Wu y Dr. Ivy Wong, ICRAR / UWA.
"La nueva generación de programadores dedica el 99 por ciento de su tiempo a crear conjuntos de datos de la 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, " ella dijo.
"No tiene sentido utilizar métodos de hace 40 años con datos nuevos, porque estamos tratando de sondear más profundamente en el Universo que nunca ".
Un artículo de investigación sobre ClaRAN se publicó hoy en Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society .
