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I ricercatori del Centro internazionale per la ricerca in radioastronomia, hanno insegnato a identificare le galassie nello spazio profondo a un programma d’intelligenza artificiale utilizzato per riconoscere i volti su Facebook.

Il bot AI chiamato ClaRAN, analizza le immagini riprese dai radiotelescopi. Il suo compito è di individuare le galassie radiogalassie che emettono potenti getti radio dai buchi neri supermassicci al loro centro.

ClaRAN nasce dall’idea di Chen Wu specialista in grandi dati e dell’astronoma Ivy Wong, entrambi del team Centro Internazionale per la Ricerca di Radio Astronomia (ICRAR) dell’Università dell’Australia Occidentale.

Ivy Wong ha detto:

«I buchi neri si trovano al centro della maggior parte, se non di tutte le galassie, questi buchi neri supermassicci di tanto in tanto emettono getti che possono essere visti con un radiotelescopio. I getti nel corso del tempo possono estendersi molto lontano dalle galassie che li ospitano, rendendo difficile per i programmi informatici tradizionali capire dove si trova la galassia. E’ questo che a ClaRAN stiamo cercando di insegnare a fare».

Chen Wu ha aggiunto:

«ClaRAN (è open source, disponibile al pubblico su GitHub), a sua volta è nato da una versione open source del software di rilevamento oggetti di Microsoft e Facebook. Il programma è stato completamente revisionato e addestrato per riconoscere le galassie invece che le persone, in pratica osserva oltre 500 diverse visualizzazioni dei dati della galassia radio per compiere le sue rilevazioni e classificazioni».

Ecco comeClaRAN individua le galassie nelle immagini riprese dai radiotelescopi

ClaRAN dopo aver analizzato le diverse visualizzazioni, considera anche i dati dei telescopi a infrarossi per affinare le sue previsioni, dando il risultato finale di rilevamento e classificazione di un sistema radio galattico (vedi immagine).

ClaRAN (vedi immagine successiva), combinando i dati di diversi telescopi, aumenta il livello di “sicurezza” nelle sue rilevazioni e classificazioni. Il valore 1.00 mostrato sopra la casella di rilevamento a destra, indica che ClaRAN è veramente sicuro che la sorgente rilevata sia un sistema radio galattico e che lo abbia classificato correttamente.

L’immagine a sinistra conteine un sistema di galassia radiogalassia rilevato da ClaRAN usando solo i dati dei radiotelescopi. ClaRAN in questo caso non è sicuro di cosa stia vedendo, rilascia due valori, uno che copre l’intero sistema con una bassa incidenza di 0,53, e uno che copre il massimo valore rilevato con incidenza di 0,67. A destra è la stessa galassia, ma con i dati del telescopio a infrarossi sovrapposti: con l’inclusione dei dati dai telescopi a infrarossi, la fiducia di ClaRAN nel rilevamento è aumentata fino a 1.00, il valore più alto, ora include l’intero sistema nella sua unica previsione.

Ivy Wong ha sottolineato:

«L’imminente indagine EMU (è un grande progetto, utilizzerà il nuovo Telescopio ASKAP per fare un censimento delle sorgenti radio nel cielo), prevede di osservare fino a 70 milioni di galassie nella storia dell’Universo. Gli algoritmi informatici tradizionali sono in grado di identificare correttamente il 90% delle sorgenti, c’è ancora il 10%, o sette milioni di galassie “difficili”, a causa della complessità delle loro estese strutture, devono essere viste da un essere umano.

In precedenza per individuare galassie attraverso il progetto Radio Galaxy Zoo (è un progetto astronomico internazionale nel quale i membri sono chiamati a classificare milioni di galassie), ho sfruttato la “Scienza del cittadino” (è definita come lavoro scientifico intrapreso da membri del pubblico in generale, spesso in collaborazione con o sotto la direzione di scienziati professionisti e istituzioni scientifiche).

Il Bot d’intelligenza artificiale ClaRAN se ridurrà dell’1% il numero di fonti che richiedono una classificazione visiva, significa per i nostri scienziati di avere più tempo a disposizione per dedicarsi a osservare nuovi tipi di galassie».

I ricercatori per addestrare ClaRAN a individuare la provenienza dei potenti getti radio, hanno utilizzato un catalogo molto accurato prodotto dai volontari dello Zoo di Radio Galaxy.

Chen Wu ha detto:

«ClaRAN è un esempio di un nuovo modello chiamato “programmazione 2.0”. Ciò che dobbiamo fare è creare un’enorme rete neurale, dargli una tonnellata di dati e fargli capire come regolare le sue connessioni interne per generare l’atteso risultato.

La nuova generazione di programmatori impiega il 99% del loro tempo per creare i set di dati della migliore qualità e poi addestrare gli algoritmi AI per ottimizzare il resto. E’ questo il futuro della programmazione».

Ivy Wong in conclusione ha detto:

«Il ClaRAN ha enormi implicazioni per come sono elaborate le osservazioni al telescopio. Se siamo in grado di avviare l’implementazione di questi metodi più avanzati per la nostra prossima generazione d’indagini, siamo in grado di massimizzare la scienza da loro. Non ha senso usare metodi vecchi di 40 anni su dati nuovi di zecca, poiché stiamo cercando di esplorare l’Universo più a fondo che mai».