Quatorze previsões de rádio-galáxia que ClaRAN fez durante sua varredura de dados de rádio e infravermelho. Todas as previsões foram feitas com um alto nível de 'confiança', mostrado como o número acima da caixa de detecção. Uma confiança de 1,00 indica que o ClaRAN está extremamente confiante de que a fonte detectada é um sistema de jato de rádio galáxia e que o classificou corretamente. Crédito:Dr. Chen Wu e Dr. Ivy Wong, ICRAR / UWA.
Os pesquisadores ensinaram um programa de inteligência artificial usado para reconhecer rostos no Facebook para identificar galáxias no espaço profundo.
O resultado é um robô de IA chamado ClaRAN que faz a varredura de imagens feitas por radiotelescópios.
Seu trabalho é localizar galáxias de rádio - galáxias que emitem jatos de rádio poderosos de buracos negros supermassivos em seus centros.
ClaRAN é uma ideia do especialista em big data Dr. Chen Wu e do astrônomo Dr. Ivy Wong, ambos do nó da University of Western Australia do International Center for Radio Astronomy Research (ICRAR).
Dr. Wong disse que os buracos negros são encontrados no centro da maioria, se não todos, galáxias.
"Esses buracos negros supermassivos ocasionalmente lançam jatos que podem ser vistos com um radiotelescópio, " ela disse.
"Hora extra, os jatos podem se estender para longe de suas galáxias hospedeiras, tornando difícil para os programas de computador tradicionais descobrirem onde está a galáxia.
"Isso é o que estamos tentando ensinar ClaRAN a fazer."
Dr. Wu disse que ClaRAN cresceu a partir de uma versão de código aberto do software de detecção de objetos da Microsoft e do Facebook.
Ele disse que o programa foi completamente revisado e treinado para reconhecer galáxias em vez de pessoas.
O próprio ClaRAN também é código aberto e está disponível publicamente no GitHub.
Ao combinar os dados de diferentes telescópios, O nível de 'confiança' do ClaRAN em suas detecções e classificações é aumentado. Mostrado como o número acima da caixa de detecção, uma confiança de 1,00 indica que o ClaRAN está extremamente confiante de que a fonte detectada é um sistema de rádio-galáxia a jato e classificou-o corretamente. À esquerda está um sistema de rádio-galáxia detectado pelo ClaRAN usando apenas dados de radiotelescópios. ClaRAN não tem certeza do que está vendo aqui, dando duas previsões, um cobrindo todo o sistema com uma baixa confiança de 0,53, e um cobrindo o jato superior apenas com uma confiança de 0,67. À direita está a mesma galáxia, mas com dados do telescópio infravermelho sobrepostos. Com a inclusão de dados de telescópios infravermelhos, a confiança de ClaRAN na detecção aumentou para o valor mais alto de 1,0, e ClaRAN agora inclui todo o sistema em sua única previsão. Crédito:Dr. Chen Wu e Dr. Ivy Wong, ICRAR / UWA
Dr. Wong disse que a próxima pesquisa da EMU usando o telescópio Australian Square Kilometer Array Pathfinder (ASKAP) baseado em WA deve observar até 70 milhões de galáxias ao longo da história do Universo.
Ela disse que algoritmos de computador tradicionais são capazes de identificar corretamente 90 por cento das fontes.
"Isso ainda deixa 10 por cento, ou sete milhões de galáxias 'difíceis' que precisam ser observadas por um humano devido à complexidade de suas estruturas estendidas, "Dr. Wong disse.
O Dr. Wong já havia aproveitado o poder da ciência cidadã para localizar galáxias por meio do projeto Radio Galaxy Zoo.
"Se o ClaRAN reduz o número de fontes que requerem classificação visual para um por cento, isso significa mais tempo para nossos cientistas cidadãos passarem olhando para novos tipos de galáxias, " ela disse.
Um catálogo altamente preciso produzido por voluntários do Radio Galaxy Zoo foi usado para treinar ClaRAN como identificar de onde os jatos se originam.
Dr. Wu disse que ClaRAN é um exemplo de um novo paradigma chamado 'programação 2.0'.
"Tudo o que você faz é configurar uma enorme rede neural, dar uma tonelada de dados, e deixá-lo descobrir como ajustar suas conexões internas para gerar o resultado esperado, " ele disse.
ClaRAN analisa mais de 500 visualizações diferentes de dados de galáxias de rádio para fazer suas detecções e classificações. Depois de examinar as diferentes visualizações, ClaRAN então também considera os dados dos telescópios infravermelhos para refinar suas previsões, dando a detecção final e o resultado da classificação de um sistema de jato de rádio galáxia. Crédito:Dr. Chen Wu e Dr. Ivy Wong, ICRAR / UWA.
"A nova geração de programadores gasta 99 por cento de seu tempo elaborando os conjuntos de dados de melhor qualidade e, em seguida, treina os algoritmos de IA para otimizar o resto.
"Este é o futuro da programação."
Dr. Wong disse que o ClaRAN tem enormes implicações em como as observações do telescópio são processadas.
"Se pudermos começar a implementar esses métodos mais avançados para nossas pesquisas de próxima geração, podemos maximizar a ciência deles, " ela disse.
"Não adianta usar métodos antigos com dados novos, porque estamos tentando sondar mais profundamente o Universo do que nunca. "
Um artigo de pesquisa sobre ClaRAN foi lançado hoje em Avisos mensais da Royal Astronomical Society .
