• Нейронную сеть научили обнаруживать галактики

    Исследователи из Университета Западной Австралии создали сеть ClaRAN, которая определяет расположение галактик в глубоком космосе, анализируя излучение черных дыр, полученное с помощью радиотелескопов.

    Анализ излучения

    Черные дыры находятся в центре большинства галактик и излучают мощные радиосигналы, которые распространяются далеко за пределы галактики. Исследователи обнаруживают это излучение с помощью радиотелескопов. Проблема состоит в том, что радиосигналы рассеиваются далеко от источника, поэтому местоположение галактики трудно распознать. Команда из ученых из Университета Западной Австралии обучила алгоритм ClaRAN обнаруживать излучение и распознавать его источник со средней точностью 83,6% и эмпирической точностью 90%.

    ClaRAN анализирует более 500 различных представлений данных радиоизлучения, чтобы найти и классифицировать тип галактики. После сканирования представлений модель рассматривает данные инфракрасных телескопов для уточнения прогноза.

     

    Особенности модели

    В работе использована Faster R-CNN, разработанная исследователями Microsoft и Facebook. Команда университета изменила алгоритм, обучив его распознаванию радио- и инфракрасного излучения на изображениях. Для обучения использовался набор данных с 6141 изображениями и разными видами излучения.

    Модель находит источники излучения в заданной области и классифицирует тип галактики. ClaRAN обучена различать 6 классов радиогалактик.

    Кроме того, ClaRAN — первая модель для классификации источников радиоизлучения с открытым исходным кодом. В дальнейшем исследователи планируют улучшать точность алгоритма. Он обладает большим потенциалом в изучении данных, полученных с телескопов.