Facebookの顔認識アルゴリズムが宇宙の銀河を検索できるようになった

長い間、Facebook で写真にタグを付けることは、顔認識アルゴリズムのおかげで、写真の各メンバーの顔を識別し、場合によってはそれが誰であるかを示唆してプロセスをスピードアップするため、簡単な作業ではありませんでした。ラベルが貼られています。しかし、この種のプログラムが天文学などのソーシャル ネットワークの範囲から遠く離れたユーティリティに使用できたらどうなるでしょうか?

ユーザーが望む場合にのみ、Facebookの顔認識がヨーロッパに導入される

それはまさに、西オーストラリア大学国際電波天文学研究センター(ICRAR) の医師チェン・ウー医師とアイビー・ウォン医師が、マイクロソフトとフェイスブックのオープンソース ソフトウェアを再訓練して、銀河を認識できるように達成したことです。電波望遠鏡で撮影された深宇宙画像。彼の研究は最近、王立天文学協会の月刊ニュースレターに掲載されました。

人工知能による銀河の検出

電波銀河は、無線周波数で非常に明るい活動銀河です。事実上、それらの中心には超大質量ブラック ホールがあり、そこから物質ジェットが爆発し、 電波望遠鏡のおかげで検出できます。問題は、これらのジェットが時々拡大しすぎて、これらの機器がジェットの起源となる銀河がどこに位置しているかを正確に検出することが困難になることです。

その場合、画像を検出するための十分な知識を持つ天文学者が画像を分析する必要があります。この新しい研究の著者らによると、従来の画像分析プログラムではその目的を達成できないため、検出された信号の約 10% を人間の目で分析する必要があるとのことです。そこで、この 2 人の研究者は、Facebook の顔認識に使用されるオープンソース ソフトウェアに目を向けました。これは、特定のデータを認識するようにトレーニングできる人工知能ボットです。したがって、適切な修正を加えて、銀河の存在に対応する信号を検出するように訓練されました。このようにして、人間が解析すべき画像の 10% を 1% に減らし、天文学者が他の作業に時間を使えるようにすることが目標です。この手順の結果、 ClaRANと呼ばれる新しいアルゴリズムが誕生しました。これもオープンソースとして維持されているため、GitHUB でアクセスできます。

世界最大の電波望遠鏡であるSKAへのスペインの参入はこうして構想された

これまで、この種の課題は、電波望遠鏡から抽出されたデータを分析する意欲のあるボランティアを見つけるよう市民科学に呼びかけた電波銀河動物園などのプロジェクトの助けを借りて解決されてきました。現時点では、彼らはこのプロジェクトを中止するつもりはありませんが、ボランティアが扱わなければならないデータの量を減らし、より深く分析するための時間を与えるつもりです。

ウォン博士による ICRAR の声明で発表されたように、オーストラリアの平方キロメートル アレイ パスファインダー望遠鏡は、間もなく約7,000 万個の銀河の位置を特定できると期待されています。 Radio Galaxy Zooプロジェクトの参加者がこのデータの 10% を分析しなければならなかった場合、識別するために 700 万個の銀河に直面することになりますが、その数が 1% に減れば、約700,000 個のデータをシャッフルするだけで済みます。数値が大幅に削減されるため、分析時間が長くなり、飽和が減り、より良い結果が保証されます。 Facebook の写真にすばやくタグを付けるのは問題ありませんが、これは間違いなく、さらに多くの可能性を秘めたユーティリティです。