Астрономы создали крупнейший трехмерный каталог галактик

0 429

Команда астрономов из Гавайского университета в Институте астрономии Маноа (IfA) создала крупнейший в мире каталог трехмерных астрономических изображений звезд, галактик и квазаров.

Ученые использовали данные панорамного обзорного телескопа и системы быстрого реагирования UH или Pan-STARRS1 (PS1) на Халеакала.

Обзор PS1 3π — это крупнейший в мире глубокий многоцветный оптический обзор, охватывающий три четверти неба. Астрономы IfA применили новые вычислительные инструменты к каталогу, чтобы расшифровать, какие из 3 миллиардов объектов являются звездами, галактиками или квазарами. Для галактик программа также рассчитала расстояния до них.

Получившийся трехмерный каталог теперь доступен в качестве научного продукта высокого уровня в архиве Mikulski Archive for Space Telescopes.

Его размер составляет примерно 300 ГБ, и научные пользователи могут запрашивать каталог через интерфейс MAST CasJobs SQL или загружать всю коллекцию в виде машиночитаемой таблицы.

Астрономы взяли общедоступные спектроскопические измерения, которые дают точную классификацию объектов и расстояния, и передали их в алгоритм искусственного интеллекта.

Процесс искусственного интеллекта сыграл ключевую роль в том, чтобы помочь команде понять, как точно определять одни и те же свойства на основе различных мер цвета и размеров объектов.

Карта плотности Вселенной для галактик на расстоянии от 1,5 до 3 миллиардов световых лет. Предоставлено: Гавайский университет в Маноа.

Этот подход искусственного интеллекта или машинного обучения с «нейронной сетью прямого распространения» позволил достичь общей точности классификации 98,1% для галактик, 97,8% для звезд и 96,6% для квазаров. Оценки расстояний до галактик имеют точность почти 93%.

«Эта красивая карта Вселенной является одним из примеров того, как мощь набора больших данных Pan-STARRS может быть умножена с помощью методов искусственного интеллекта и дополнительных наблюдений», — пояснил директор Pan-STARRS и астроном IfA Кен Чемберс.

«Поскольку Pan-STARRS собирает все больше и больше данных, мы будем использовать машинное обучение, чтобы извлекать еще больше информации об объектах, сближающихся с Землей, нашей Солнечной системе, нашей галактике и нашей Вселенной».

Войти с помощью: 
Подписаться
Уведомление о
guest
0 Комментарий
Встроенные отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Будем рады вашим мыслям, пожалуйста, прокомментируйте.x
()
x