Zespół astronomów z University of Hawaiʻi stworzył najbardziej wszechstronny katalog zawierający obrazy gwiazd, galaktyk i kwazarów. Powstał on przy pomocy sztucznej inteligencji, a dokładniej rzecz ujmując – sieci neuronowej.
Katalog zawiera 3 miliardy obiektów, a opracowanie takiej bazy danych, wypełnionej 2 petabajtami danych, było nie lada wyzwaniem. Celem przyświecającym autorom projekty było lepsze scharakteryzowanie tych odległych obiektów oraz określenie rozmieszczenia galaktyk w 3D. Rezultaty prac zostały opisane na łamach Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.
Czytaj też: Astronomowie namierzyli tajemniczy, powtarzalny sygnał. Teraz znowu się pojawił
Czytaj też: Astronomowie przegapili niemal 100 gwiazd, które znajdują się tuż obok nas
Czytaj też: Oto najszybciej wirujący biały karzeł. Astronomowie nazywają go „wampirem”
Sztuczna inteligencja często pomaga astronomom – oto kolejny dowód
Wykorzystując szereg algorytmów, astronomowie wykorzystali zestaw danych składający się z prawie 4 milionów źródeł światła do nauki sierci neuronowej. W ten sposób SI miała nauczyć się przewidywania rodzajów źródeł i odległości galaktyk, jednocześnie korygując blokowanie światła przez pył w przestrzeni kosmicznej.
Czytaj też: Vespera, czyli stacja badawcza dla każdego fana kosmosu
Czytaj też: Galaktyka zaskoczyła astronomów. Jest jasna niczym kwazar
W efekcie powstała sieć neuronowa osiągnęła skuteczność na poziomie 98,1% dla galaktyk, 97,8% dla gwiazd i 96,6% dla kwazarów. System określał również odległości do galaktyk, które były dokładne w 97%. Potężna baza danych ma wielkość 300 gigabajtów i jest dostępna w wielu formatach, w tym w formie tabel. Taka mapa może znaleźć w przyszłości szereg zastosowań.
Chcesz być na bieżąco z WhatNext? Śledź nas w Google News
