Китайские учёные создали ИИ-систему для классификации 27 миллионов космических объектов

Исследователи из Юньнаньской обсерватории разработали инновационную нейронную сеть, способную точно различать звезды, галактики и квазары в крупномасштабных астрономических исследованиях. Система успешно классифицировала более 27 миллионов космических объектов в рамках Килоградусного обзора (KiDS), охватывающего примерно 1350 квадратных градусов небесной сферы.

Ключевое преимущество разработанной модели заключается в ее способности одновременно анализировать два типа данных: морфологические характеристики (визуальный облик объекта) и спектральное распределение энергии (СРЕ) — особенности яркости объекта на разных длинах волн. Такой двойной подход позволяет преодолеть традиционные ограничения астрономической классификации, когда многие объекты выглядят как одинаковые точки света на снимках.

Для обучения нейронной сети использовались спектроскопически подтвержденные источники из 17-го выпуска данных Слоановского цифрового небесного обзора. Надежность модели подтверждена тестированием на независимых наборах данных: при анализе 3,4 миллионов источников из миссии Gaia точность классификации звезд составила 99,7%, аналогичный показатель был достигнут при работе с данными обзора GAMA для галактик и квазаров.

Примечательно, что система смогла выявить и исправить ошибки в существующих астрономических каталогах, переклассифицировав некоторые объекты, ранее ошибочно идентифицированные как звезды, в галактики.

Разработка появилась своевременно, учитывая предстоящие масштабные астрономические обзоры, которые будут генерировать беспрецедентные объемы данных о миллиардах космических объектов. Хотя новый метод не заменяет спектроскопию, он существенно расширяет возможности работы с фотометрическими данными, позволяя обрабатывать большие массивы информации с высокой точностью.

Исследователи продолжают совершенствовать модель для повышения ее чувствительности к более тусклым объектам и адаптации к будущим исследованиям, что открывает новые перспективы для изучения структуры галактик, эволюции Вселенной и обнаружения редких космических феноменов.

Источник: Interestingeng Iineering