Yapay zekâ ile binlerce galaksiyi saniyeler içinde sınıflandırıyorlar

Manuel olarak yapılması halinde aylarca süren galaksileri sınıflandırma işlemi artık saniyelere düştü.

Araştırma ekibi, evrenin doğasını anlamaya çalışırken bu gelişmenin yardımcı olacağına inanıyor.

Gökbilimciler, nasıl oluştuklarını ve geliştiklerini anlamak için galaksileri şekillerine göre sınıflandırırlar; ancak bu işlem oldukça zaman alıcı bir iş olup aylarca sürebiliyor. Araştırmacılar, bu süreci hızlandırmak için evrişimli sinir ağı (CNN) mimarilerini kullandılar.

Araştırma ekibi geliştirdikleri tekniği şu şekilde açıkladılar: “Bir CNN’yi eğitmek, hesaplama açısından pahalı bir girişim olsa da bir kez eğitildikten sonra galaksileri sınıflandırma hızı, manuel sınıflandırma ile mümkün olabilecek olandan çok daha büyüktür.”

Ekip, galaksilerin morfolojilerini hem 3 sınıflı (eliptik, merceksi, spiral) hem de 4 sınıflı (+düzensiz/çeşitli) şemada sınıflandırmada mevcut modellerden daha iyi performans gösteren bir CNN mimarisi geliştirdi. Genel sınıflandırma doğrulukları ise sırasıyla %83 ve %81 oldu. Ancak, Uluslararası Radyo Astronomi Araştırmaları Merkezi’nde (ICRAR) doktora öğrencisi olan baş çalışma yazarı Mitchell Cavanagh, doğruluğun da hızla arttığını söyledi:

Bu sinir ağları, insanlar tarafından eğitildikleri için insanlardan daha iyi olmayacaklar, ancak eliptikler ve spiraller arasında sınıflandırma yaparken %80’den fazla ve %97’ye kadar doğrulukla çalışıyorlar. Ayrıca bir grup astronomu bir odaya yerleştirir ve bir grup görüntüyü sınıflandırmalarını isterseniz, neredeyse kesinlikle anlaşmazlıklar olacaktır. Sonuç olarak, teknik, galaksilerin zaman içinde nasıl dönüştüğünü anlamamızı derinleştirebilir.”

Cavanagh, evrenin kendisinin doğasına bile ışık tutabileceğini söylüyor. (Sözcü)