2010.06.03. - A számítógépek a galaxisokat is jobban fogják osztályozni?

Egy új tanulmány szerint az emberi agy neuronjainak hálózatát utánzó mesterséges intelligencia már majdnem olyan hatékonysággal végzi a galaxisok osztályozását, mint a Galaxy Zoo projektben résztvevő önkéntesek.

A University of Cambridge és a University College London kutatóinak új tanulmánya szerint egy, az emberi agy működését utánozni próbáló mesterséges neurális hálózat a galaxisok nagy tömegének osztályozását célzó Galaxy Zoo projektben résztvevő önkéntesek pontosságának kilencven százalékát érte el a csillagvárosok kategorizálása során. Ez pedig azt jelenti, hogy a következő égboltfelmérések anyagának feldolgozásakor a spirális és elliptikus galaxisok osztályozását valószínűleg már rá lehet bízni a számítógépekre, míg az emberi szem/agy páros foglalkozhat a sokkal érdekesebb és a gépi intelligencia számára még problémát jelentő pekuliáris galaxisok jellemzésével.

A dedikált számítógépes algoritmusok egyre pontosabban osztályozzák a spirális és elliptikus galaxisokat, de még gondjuk akad a valamilyen szempontból különleges, ún. pekuliáris galaxisokkal. Ezek felismerése és besorolása egyelőre még humán feladat.
[NASA/ESA/Hubble Heritage Team (AURA/STScI)]

Maga a mesterséges neurális hálózat egy algoritmus, ami a bemeneti adatok - jelen esetben például a galaxisok alakja, színe, kompaktsága - alapján megpróbálja a köztük levő kapcsolatokat felderíteni és a galaxist az ennek megfelelő osztályba sorolni, hasonlóan ahhoz, mint amikor az agyunk a szemünk által közvetített, négy lábon egy sík lapot mutató kép alapján a tárgyat asztalként azonosítja. Ilyen eljárásokat a csillagászaton kívül is széles körben alkalmaznak, például arcfelismerésre, de brókerpótlóként akár tőzsdei folyamatok előrejelzésére is.

Természetesen a mesterséges intelligenciát is tanítani kell. Jelen esetben ezt egy olyan minta segítségével tették meg, melynek galaxisait már hozzáértők korrektül azonosították. Mivel a Galaxy Zoo projekt keretében minden galaxis végső besorolása sok önkéntes véleményén alapul, amit a végén még szakemberek is jóváhagynak, ezért az emberi azonosítás teljesen pontosnak tekinthető. Azt, hogy a mesterséges intelligencia hatásfoka ennek csak kilencven százaléka, az ún. pekuliáris - nem meghatározott alakkal vagy valamilyen atipikus tulajdonsággal rendelkező - galaxisok okozzák. Manda Banerji, a kutatás vezetője a gondot a következő példával érzékelteti. A felismerő algoritmust arra tanítják, hogy a vörös színű galaxisok valószínűleg elliptikusak, míg a kék színűek spirálisak. A Galaxy Zoo projekt keretében azonban kis számban találtak vörös spirálisokat és kék elliptikus galaxisokat, melyekben úgy tűnik, még zajlik a csillagkeletkezés. Ezekkel az esetekkel azonban a mesterséges intelligencia nem tud mit kezdeni, a korrekt besorolásukhoz humán közreműködés kell.

A Galaxy Zoo projektben két év alatt 250 ezer önkéntes 60 millió galaxis osztályozását végezte el. A következő évek tervezett égboltfelmérései, például az új VISTA teleszkóp (La Paranal, Chile) Hemisphere Survey, illetve a Cerro Tololo Inter-American Observatory (szintén Chile) 4 méteres távcsövével tervezett Dark Energy Survey eredményeként azonban várhatóan sokszor ennyi galaxist kell majd osztályozni, ez pedig már nem fog menni pusztán humán kapacitások igénybevételével. Az erre szolgáló betanított algoritmusok azonban akár egymillió "normál" galaxist is besorolhatnak egy óra alatt, így az értékes emberi erőforrások a különleges galaxisokkal való foglakozásra koncentrálhatók.

Az eredményeket részletező szakcikk a Monthly Notices of the Royal Astronomical Society c. folyóiratban fog megjelenni.

Forrás:

• Astronomy Now Online 2010.06.02.