用人工智能对星系进行分类

天文学家已将人工智能(AI)应用于由斯巴鲁望远镜拍摄的星系遥远宇宙的超宽视场图像，并已在这些图像中寻找和分类旋涡星系取得了很高的进行准确性。该技术与公民科学相结合，分类有望在未来产生更多发现。用人

一个由主要来自国立天文台(NAOJ)的工智天文学家组成的研究小组应用了一种深度学习技术(一种AI)来对使用Subaru望远镜获得的大型图像数据集中的星系进行分类。由于其高灵敏度，星系已在图像中检测到多达560,进行000个星系。这将是分类非常困难的一个与视觉处理如此大量的星系之一人眼的形态分类。AI使团队无需人工干预即可执行处理。用人

自2012年以来，工智利用深度学习算法自动提取和判断特征的星系自动处理技术得到了迅速发展。现在，进行它们在准确性方面通常超过了人类，分类并被用于自动驾驶汽车，安全摄像机和许多其他应用。NAOJ的项目助理教授Ken-ichi Tadaki博士提出了一个想法，即如果AI可以对猫和狗的图像进行分类，那么它应该能够区分“具有螺旋模式的星系”和“没有螺旋模式的星系”。的确，人工智能使用人类准备的训练数据，成功地以97.5%的准确度对星系形态进行了分类。然后将训练有素的AI应用于整个数据集，它识别出约80,000个星系中的旋涡。

现在已经证明该技术有效，可以通过根据大量人类分类的星系对AI进行训练，将其扩展为将星系分类为更详细的类别。NAOJ现在正在运行一项公民科学项目“ Galaxy Cruise”，该项目中的公民检查用斯巴鲁望远镜拍摄的星系图像，以搜索暗示该星系正在与另一个星系碰撞或合并的特征。田中正幸副教授是“银河巡游”的顾问，对利用人工智能研究星系抱有很高的希望并说：“斯巴鲁战略计划是严肃的大数据，其中包含几乎无数的星系。从科学上讲，与公民天文学家和机器合作来处理这样的大数据非常有趣。通过在分类之上应用深度学习由银河巡游的公民科学家制造的，很可能，我们会发现大量碰撞和合并的星系。”

这些结果显示为Tadaki等。2020年7月2日出版的《皇家天文学会月刊》中的 “ 螺旋星系的旋转奇偶性II：使用Subaru Hyper Suprime-Cam调查和深度学习获得的大数据组成的80k 螺旋 星系的目录” 。

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