ilustrační foto: shutterstock

Díky umělé inteligenci objevili čeští vědci stovky nových hvězd

Firmy chytřeAktuality 2 min čtení

Nový přístup pomohl českým vědcům najít stovky vzácných nepopsaných objektů ve vesmíru. Výzkumníci poprvé v astronomii využili metodu umělé inteligence zvanou aktivní hluboké učení (active deep learning), kdy neuronová síť konzultuje nejméně jisté výsledky s člověkem. Katalog nově objevených hvězd je součástí celosvětové databáze Vizier, informoval Astronomický ústav Akademie věd ČR.

Líbí se vám článek? Sdílejte ho:

Nový přístup pomohl českým vědcům najít stovky vzácných nepopsaných objektů ve vesmíru. Výzkumníci poprvé v astronomii využili metodu umělé inteligence zvanou aktivní hluboké učení (active deep learning), kdy neuronová síť konzultuje nejméně jisté výsledky s člověkem. Katalog nově objevených hvězd je součástí celosvětové databáze Vizier, informoval Astronomický ústav Akademie věd ČR.

Související článek

Japonci budou do vesmíru posílat dřevěné družice, lépe totiž shoří

Tým vědců z Japonska pracuje na vývoji první vesmírné družice vyrobené ze dřeva. Aktivita, kterou vyvíjí japonská společnost Sumitomo Forestry spolu s Kjótskou univerzitou, si klade za cíl bojovat proti rostoucímu problému vesmírného odpadu.

K vzácným a zajímavým objektům ve vesmíru patří třeba horké hvězdy Be, nově vznikající hvězdy T Tauri či kataklyzmické proměnné hvězdy. Tyto objekty podle vědců na snímcích oblohy působí jako běžné hvězdy a prozradí je jen jejich spektra s charakteristickými kombinacemi emisních čar, ze kterých lze určit různé vlastnosti exotického objektu.

Díky moderní technice existují archivy s miliony spekter, z nichž naprostou většinu lidské oko nespatřilo – většinou jde o výsledek aplikace automatických algoritmů. Největší spektrální přehlídkou je archiv čínského šestimetrového dalekohledu LAMOST. O většině cílů není dosud zpravidla známo mnoho a je tak velká šance najít nové, vzácné objekty. Třídění milionů spekter astrofyzikem by ale trvalo velmi dlouho. Podle výzkumníků nelze vzácné objekty dobře klasifikovat běžnými algoritmy.

Související článek

Muskův projekt SpaceX zahájil veřejné testování vesmírného internetu Starlink

Nad hlavami nám létá už bezmála 900 satelitů systému Starlink Elona Muska, který má připojit lidi k internetu takřka odkudkoliv na světě. Jako první přicházejí na řadu testeři v Americe, rychlý internet po satelitu je vyjde na 99 dolarů měsíčně.

Nadějí je umělá inteligence v podobě neuronových konvolučních sítí užívaných třeba v samořídících autech či strojovém překladu. Ty ale potřebují stovky tisíc člověkem označených příkladů, z kterých se musí učit, aby poznaly podobný vzor v milionech neznámých. Tým z Česka tak musel překonat dvě překážky - ukázat síti spektra tak, jako by je pořídil konkrétní spektrální dalekohled, a donutit ji, aby fungovala i při zlomku označených vzorů, než běžně vyžaduje. Pomohl mu archiv Perkova dalekohledu ve středočeském Ondřejově, který disponoval několik tisíci spektry vzácných objektů s emisními čarami.

Související článek

Družicemi proti kůrovci: jak brněnský startup zachraňuje lesy?

Inkubátor Evropské kosmické agentury podporuje mladé společnosti, které nabízejí praktické využití kosmických technologií pro lidi na Zemi. Jednou z těchto firem je Zaitra, která bojuje proti suchu a lesním škůdcům analýzou snímků z vesmíru.

Spekter však bylo pro trénink stále málo. Vědci si tedy vypomohli málo známou metodou aktivního učení. Jejím principem je, že neuronová síť si v každém opakovaném kroku vybere ta spektra, kde si je svojí předpovědí nejméně jistá. Ta předloží expertovi, což může být nejen člověk, ale i jiný algoritmus – a ten předpověď potvrdí či naopak vyvrátí. Toto se provede na malém vzorku například sta spekter. Jakmile jsou označená expertem, jsou přidána do trénovací množiny, na které se síť znovu učí. Tak se do ní postupně dostává stále více těžko rozhodnutelných případů a síť se stále učí, až do chvíle, kdy se určuje spektra s potřebou dávkou jistoty. Ve starší verzi archivu LAMOST se čtyřmi miliony spekter se tak podařilo najít 4000 objektů s emisními čarami, přičemž skoro tisícovka z nich nebyla v literatuře dosud detailně popsána.

Líbí se vám článek? Sdílejte ho:
link odkaz
Reklama