الذكاء الاصطناعي يرصد 70 ألف مجرة حلزونية في الفضاء

الباحثون توصلوا إلى أنه إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي تصنيف صور القطط والكلاب، فيجب أن يكون قادرًا على التمييز بين المجرات

طبق علماء الفلك تقنيات الذكاء الاصطناعي على صور مجال الرؤية الواسعة جدًا للكون البعيد التي تم التقاطها بواسطة تلسكوب (سوبارو)، وحققوا دقة عالية جدًا في العثور على المجرات الحلزونية وتصنيفها في تلك الصور، ومن المتوقع أن تؤدي هذه التقنية، إلى اكتشافات أخرى في المستقبل.

وطبقت المجموعة البحثية، التي تتكون أساسًا من علماء الفلك من المرصد الفلكي الوطني الياباني (NAOJ)، تقنية التعلم العميق، نوع من الذكاء الاصطناعي، لتصنيف المجرات في مجموعة بيانات كبيرة من الصور التي تم الحصول عليها باستخدام تلسكوب سوبارو، وتم الإعلان عن نتائجهم في العدد الأخير من مجلة "الإشعارات الشهرية للجمعية الفلكية الملكية".

ويقول تقرير نشره الموقع الإلكتروني للمرصد، إنه "بفضل حساسية التلسكوب العالية، تم اكتشاف ما يصل إلى 560 ألف مجرة في الصور، وكان من الصعب للغاية معالجة هذا العدد الكبير من المجرات بصريًا واحدة تلو الأخرى بعيون بشرية من أجل التصنيف المورفولوجي، ومكن الذكاء الاصطناعي الفريق من أداء المعالجة دون تدخل بشري".

وتم تطوير تقنيات المعالجة الآلية لاستخراج الميزات مع خوارزميات التعلم العميق منذ عام 2012، وهي الآن تتفوق عادةً على البشر من حيث الدقة وتُستخدم في المركبات الذاتية وكاميرات الأمان والعديد من التطبيقات الأخرى.

وتوصل الدكتور كين إيتشي تاداكي ، الأستاذ المساعد بالمشروع في المرصد الفلكي الوطني الياباني، إلى فكرة أنه إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي تصنيف صور القطط والكلاب ، فيجب أن يكون قادرًا على التمييز بين "المجرات ذات الأنماط الحلزونية" و"المجرات بدون أنماط لولبية".

وباستخدام بيانات التدريب التي أعدها البشر ، نجح الذكاء الاصطناعي في تصنيف أشكال المجرات بدقة تصل إلى 97.5٪. بعد ذلك ، طبق الذكاء الاصطناعي المدرب على مجموعة البيانات الكاملة ، وحدد المجرات الحلزونية في حوالي 80 ألف مجرة.

الآن وقد أثبتت هذه التقنية فاعليتها، يمكن توسيعها لتصنيف المجرات إلى فئات أكثر تفصيلاً، من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على أساس عدد كبير من المجرات المصنفة من قبل البشر.