La inteligencia artificial entrenada para reconocer galaxias

Catorce predicciones de radio galaxia realizadas por ClaRAN durante su exploración de datos de radio e infrarrojos. Todas las predicciones se realizaron con un alto nivel de "confianza", que se muestra como el número sobre el cuadro de detección. Una confianza de 1,00 indica que ClaRAN está extremadamente seguro de que la fuente detectada es un sistema de chorro de radio galaxia y que la ha clasificado correctamente. Crédito: Dr. Chen Wu y la Dra. Ivy Wong, ICRAR / UWA.

Investigadores han enseñado un programa de inteligencia artificial utilizado para reconocer rostros en Facebook para identificar galaxias en el espacio profundo. 

El resultado es un bot AI llamado ClaRAN que escanea imágenes tomadas por radiotelescopios. 

Su trabajo es detectar las radiogalaxias, galaxias que emiten poderosos chorros de radio desde agujeros negros supermasivos en sus centros. 

ClaRAN es una creación del especialista en big data, el Dr. Chen Wu y la astrónoma Dra. Ivy Wong, ambos del nodo de la Universidad de Australia Occidental del Centro Internacional de Investigación de Radioastronomía (ICRAR). 

El Dr. Wong dijo que los agujeros negros se encuentran en el centro de la mayoría de las galaxias, si no de todas. 

"Estos agujeros negros súper masivos ocasionalmente hacen estallar chorros que se pueden ver con un radiotelescopio", dijo. 

"Con el tiempo, los chorros pueden extenderse mucho desde sus galaxias anfitrionas, lo que dificulta que los programas informáticos tradicionales descubran dónde se encuentra la galaxia. 

"Eso es lo que estamos tratando de enseñarle a hacer a ClaRAN". 

El Dr. Wu dijo que ClaRAN surgió de una versión de código abierto del software de detección de objetos de Microsoft y Facebook. 

Dijo que el programa fue completamente revisado y entrenado para reconocer galaxias en lugar de personas. 

ClaRAN también es de código abierto y está disponible públicamente en GitHub. 

ClaRAN observa más de 500 vistas diferentes de los datos de radio galaxias para realizar sus detecciones y clasificaciones. Después de escanear a través de las diferentes vistas, ClaRAN también considera los datos de los telescopios infrarrojos para refinar sus predicciones, dando la detección final y el resultado de clasificación de un sistema de chorro de radio-galaxia. Crédito: Dr. Chen Wu y la Dra. Ivy Wong, ICRAR / UWA.

El Dr. Wong dijo que se espera que la próxima encuesta de la UEM que utiliza el telescopio Australian Square Kilometer Array Pathfinder (ASKAP) observe hasta 70 millones de galaxias a lo largo de la historia del Universo. 

Ella dijo que los algoritmos informáticos tradicionales son capaces de identificar correctamente el 90 por ciento de las fuentes. 

"Eso todavía deja un 10 por ciento, o siete millones de galaxias 'difíciles' que un ser humano debe observar por la complejidad de sus estructuras extendidas", dijo el Dr. Wong. 

El Dr. Wong ha aprovechado previamente el poder de la ciencia ciudadana para detectar galaxias a través del proyecto Radio Galaxy Zoo. 

"Si ClaRAN reduce la cantidad de fuentes que requieren una clasificación visual de hasta un uno por ciento, esto significa más tiempo para que nuestros científicos ciudadanos pasen mirando nuevos tipos de galaxias", dijo. 

Se utilizó un catálogo de alta precisión producido por voluntarios de Radio Galaxy Zoo para entrenar a ClaRAN sobre cómo detectar dónde se originan los chorros. 

Al combinar los datos de diferentes telescopios, aumenta el nivel de "confianza" de ClaRAN en sus detecciones y clasificaciones. Mostrado como el número sobre el cuadro de detección, una confianza de 1.00 indica que ClaRAN está extremadamente seguro de que la fuente detectada es un sistema de chorro de radio galaxia y que lo ha clasificado correctamente.

A la izquierda hay un sistema de chorro de radio galaxia detectado por ClaRAN que usa solo datos de radiotelescopios. ClaRAN no está seguro de lo que está viendo aquí, con dos predicciones, una que cubre todo el sistema con una confianza baja de 0.53 y una que cubre el chorro superior solo con una confianza de 0.67. A la derecha se encuentra la misma galaxia, pero con los datos del telescopio infrarrojo superpuestos. Con la inclusión de datos de los telescopios infrarrojos, la confianza de ClaRAN en la detección ha aumentado hasta el valor más alto de 1.0, y ahora ClaRAN incluye todo el sistema en su única predicción. Crédito: Dr. Chen Wu y la Dra. Ivy Wong, ICRAR / UWA.

El Dr. Wu dijo que ClaRAN es un ejemplo de un nuevo paradigma llamado 'programación 2.0'. 

"Todo lo que hace es configurar una gran red neuronal, proporcionarle una tonelada de datos y dejar que descubra cómo ajustar sus conexiones internas para generar el resultado esperado", dijo. 

"La nueva generación de programadores dedica el 99% de su tiempo a crear los conjuntos de datos de mejor calidad y luego entrenar los algoritmos de AI para optimizar el resto. 

"Este es el futuro de la programación". 

El Dr. Wong dijo que ClaRAN tiene enormes implicaciones sobre cómo se procesan las observaciones del telescopio. 

"Si podemos comenzar a implementar estos métodos más avanzados para nuestras encuestas de próxima generación, podemos maximizar la ciencia de ellos", dijo. 

"No tiene sentido usar métodos de 40 años de antigüedad con datos completamente nuevos, porque estamos tratando de indagar más en el Universo que nunca". 

Fuente: International Centre for Radio Astronomy Research,