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帮天文学家“大海捞针” 人造智能有了新手段
发表于:2020-09-30 23:01 分享至:

钻研人员行使人造智能的深度学习手段,发现了38个新的强引力透镜候选体,为钻研天体物理学题目挑供了新的“宇宙探针”候选体。

近年来,随着技术日好挺进,天文学钻研中产生了海量数据。天文学家要想从郭守敬看远镜、“中国天眼”FAST、LSST大型综相符巡天看远镜等遍布世界的大型看远镜捕获的海量数据中找出有价值的新闻以资钻研,无异于大海捞针。

如何高效地处理这些数据,已成为当代天文学面临的一项主要挑衅。由于人造智能在海量数据分析和处理方面所具有的特出上风,它也很自然地走入了天文学家的视野。

日前,中国科学院云南天文台丽江天文不都雅测站龙潜钻研员与云南大学中国西南天文钻研所宇宙学钻研组尔欣中教授团队配相符,行使人造智能深度学习的手段,发现了38个新的强引力透镜候选体,为钻研天体物理学题目挑供了新的郑重的“宇宙探针”候选体。英国《皇家天文学会月刊》发外了这项钻研收获。

天文不都雅测产生海量数据 用机器学习给天体分类已相等广大

随着下一代大周围测光巡天项主意开展,人们憧憬发现数以万计的强引力透镜编制。但如何在海量天体图像中迅速地找到强引力透镜候选体?近年来,人造智能的迅速发展,给人类挑供了一栽新的能够。

以2009年发射起飞的世界首个用于探测太阳系外类地走星的飞走器开普勒太空看远镜为例,仅在首初3年半的义务期内,就监控了超过15万个恒星编制,同时也产生了海量数据。这些数据清淡要经由计算机处理,但当计算机识别出肯定的信号时,又必须倚赖人类分析,判定其是否是走星轨道所产生的,这项重大的筛查做事单靠美国国家航空航天局(NASA)的科学家或科学幼组,是无法有效完善的。

“如此大的数据量,人造分析在许众时候已经达不到所必要的速度。借助人造智能的上风,吾们能够极大地升迁对数据的分析速率。”龙潜向科技日报记者介绍,人造智能表现出来的效果和实在性远高于传统手段。

龙潜钻研员永远从事人造智能深度学习方面的钻研。近期,他与尔欣中教授团队配相符,构建并训练了一个卷积神经网络,用来追求强引力透镜编制。他们把这个网络行使到欧洲南方天文台2.6米巡天看远镜(VST)千平方度巡天数据,并找到了38个新的强引力透镜候选体。此次构建的神经网络,也可行使于其他大型看远镜的巡天数据。

“在这项做事中,吾们用计算机别离模拟了强引力透镜图像和非强引力透镜图像,从而来训练计算机。吾们发现,在准备训练计算机的图像时,非强引力透镜图像比强引力透镜更添主要。”尔欣中说,最先的分析中,他们行使浅易的规则星系图像行为非强引力透镜训练样本,发现效果切确率专门矮。只有把各栽能够的非引力透镜图像都考虑进来之后,才能得到比较好的效果。

“这就像在教电脑意识什么是狗的时候,还要通知它猫、羊、牛等都不是狗。而倘若你只通知它猫不是狗,电脑有专门大的概率把羊、牛认成狗。”龙潜说,现在行使机器学习来对天文学中各栽天体分类已经专门广大,最浅易的是把恒星和星系睁开,或者把迥异走态的星系进走分类,以及行使星系的众重颜色来推想星系的距离等。

每秒可识别上万张照片 新式神经网络便于实时修改、训练和测试

人眼看强引力透镜编制的图像,最快就是每秒钟看一张图。而计算机每秒钟能够识别成千上万张图片。

龙潜钻研员和尔欣中教授团队此番训练的这个卷积神经网络,能够足够行使GPU进走并走添速,经过装备更众或更强的GPU,编制能够按照实际必要极大升迁搜索速度和效果。

“这个神经网络的训练,主要行使模拟数据,只行使了很少的人造标注数据,由于模拟数据能够肆意生成,所以众样性重大于人造标注数据,进一步按照数据的特点调节训练参数和训练算法,使神经网络的泛化能力得到了极大的挑高。”龙潜说,此外,钻研人员行使新式科学计算说话Julia十足自定义网络组织,由于Julia说话兼具速度和变通性,使得神经网络在CPU和GPU上都有卓异的性能,并且能够肆意切换,所以专门有利于钻研人员实时修改、训练和测试。

“吾们还经过对引力透镜数据的钻研,定制了有针对性的幼型网络,有效地按捺了过拟相符表象,同时实验表明该网络具有与大型网络相通的实在率。相比大型网络,幼型网络在清淡计算机终端就能够训练和测试,不必要倚赖大型GPU集群,这为天文做事者行使和改进网络挑供了便利。”龙潜说。

现在,随着技术与装备程度迅速发展,人造智能在天文学上的行使还会越来越众。“吾们计划对一些变源的众波段光变弯线来进走机器的迅速分类,云云在实走大样本巡天的时候,电脑能够自动对所发现的变源进走筛选,并对吾们感有趣的天体做出挑示,以便进一步开展后续钻研做事。”尔欣中说,正由于人造智能的协助,天文钻研者得以从耗时单调的数据筛查分析中解脱出来,当人力“大海捞针”难以作梗之日,正是人造智能大显身手之时。