Se ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede clasificar decenas de miles de galaxias en unos pocos segundos, un proceso que puede llevar meses realizar manualmente. Los astrónomos clasifican las galaxias por su forma para comprender cómo se forman y evolucionan. Para poder hacerlo de forma rápida los investigadores han utilizado arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN) para acelerar la tarea.
Las fortalezas clave de las técnicas de clasificación automatizadas residen en última instancia en su velocidad y capacidad para generalizar. Aunque entrenar una CNN puede ser una tarea computacionalmente costosa, la velocidad con la que puede clasificar las galaxias una vez entrenadas es órdenes de magnitud mayor de lo que podría ser posible con la clasificación manual.
El equipo desarrolló una arquitectura de CNN que supera a los modelos existentes en la clasificación de las morfologías de las galaxias en esquemas de 3 clases (elíptica, lenticular, espiral) y 4 clases de irregulares. Sus precisiones generales de clasificación fueron 83% y 81% respectivamente.
Con este nuevo estudio de inteligencia artificial se calcula que se podrán clasificar más de 100 millones de galaxias a diferentes distancias de la Tierra y en diferentes entornos. La técnica podría profundizar nuestra comprensión de cómo las galaxias se transforman con el tiempo e incluso podría arrojar luz sobre la naturaleza del propio universo.
Para saber más:
Mitchell K Cavanagh et al, Clasificación morfológica de galaxias por aprendizaje profundo: comparación de CNN de 3 vías y CNN de 4 vías, Notificación mensual de la Royal Astronomical Society (2021). DOI: 10.1093 / mnras / stab1552
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