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人工智能助力天文观测分析海量数据已十分普遍

文章来源:    时间:2020-09-02 07:47

   研讨人员运用人工智能的深度学习办法,发现了38个新的强引力透镜候选体,为研讨天体物理学问题供给了新的“国际探针”候选体。

近年来,跟着技能日益前进,地理学研讨中发生了海量数据。地理学家要想从郭守敬望远镜、“我国天眼”FAST、LSST大型归纳巡天望远镜等遍及国际的大型望远镜捕获的海量数据中找出有价值的信息以资研讨,无异于难如登天。

怎么高效地处理这些数据,已成为现代地理学面对的一项重要应战。因为人工智能在海量数据剖析和处理方面所具有的杰出优势,它也很自然地走入了地理学家的视界。

日前,我国科学院云南地理台丽江地理观测站龙潜研讨员与云南大学我国西南地理研讨所国际学研讨组尔欣中教授团队协作,运用人工智能深度学习的办法,发现了38个新的强引力透镜候选体,为研讨天体物理学问题供给了新的牢靠的“国际探针”候选体。英国《皇家地理学会月刊》宣布了这项研讨成果。

助力之一:地理观测发生海量数据 用机器学习给天体分类已十分遍及

跟着下一代大规模测光巡天项目的展开,人们等待发现数以万计的强引力透镜体系。但怎么在海量天体图画中快速地找到强引力透镜候选体?近年来,人工智能的快速展开,给人类供给了一种新的或许。

以2009年发射升空的国际首个用于勘探太阳系外类地行星的飞行器开普勒太空望远镜为例,仅在起先3年半的使命期内,就监控了超越15万个恒星体系,一起也发生了海量数据。这些数据一般要经由核算机处理,但当核算机辨认出必定的信号时,又有必要依托人类剖析,判别其是否是行星轨迹所发生的,这项巨大的筛查作业单靠美国国家航空航天局(NASA)的科学家或科学小组,是无法有用完结的。

“如此大的数据量,人工剖析在许多时分现已达不到所需求的速度。凭借人工智能的优势,咱们能够极大地进步对数据的剖析速率。”龙潜向科技日报记者介绍,人工智能展示出来的功率和准确性远高于传统办法。

龙潜研讨员长时间从事人工智能深度学习方面的研讨。近期,他与尔欣中教授团队协作,构建并练习了一个卷积神经网络,用来寻觅强引力透镜体系。他们把这个网络使用到欧洲南边地理台2.6米巡天望远镜(VST)千平方度巡天数据,并找到了38个新的强引力透镜候选体。此次构建的神经网络,也可使用于其他大型望远镜的巡天数据。

“在这项作业中,咱们用核算机别离模仿了强引力透镜图画和非强引力透镜图画,从而来练习核算机。咱们发现,在预备练习核算机的图画时,非强引力透镜图画比强引力透镜愈加重要。”尔欣中说,开端的剖析中,他们运用简略的规矩星系图画作为非强引力透镜练习样本,发现成果正确率十分低。只要把各种或许的非引力透镜图画都考虑进来之后,才干得到比较好的成果。

“这就像在教电脑知道什么是狗的时分,还要告知它猫、羊、牛等都不是狗。而假如你只告知它猫不是狗,电脑有十分大的概率把羊、牛认成狗。”龙潜说,现在运用机器学习来对地理学中各种天体分类现已十分遍及,最简略的是把恒星和星系分隔,或许把不同行态的星系进行分类,以及运用星系的多重色彩来估量星系的间隔等。


助力之二:每秒可辨认上万张相片 新式神经网络便于实时修正、练习和测验

人眼看强引力透镜体系的图画,最快便是每秒钟看一张图。而核算机每秒钟能够辨认不计其数张图片。

龙潜研讨员和尔欣中教授团队此番练习的这个卷积神经网络,能够充分运用GPU进行并行加快,经过配备更多或更强的GPU,体系能够依据实际需求极大进步查找速度和功率。

“这个神经网络的练习,首要运用模仿数据,只运用了很少的人工标示数据,因为模仿数据能够恣意生成,因而多样性远大于人工标示数据,进一步依据数据的特色调理练习参数和练习算法,使神经网络的泛化才能得到了极大的进步。”龙潜说,此外,研讨人员运用新式科学核算言语Julia彻底自定义网络结构,因为Julia言语兼具速度和灵活性,使得神经网络在CPU和GPU上都有杰出的功能,而且能够恣意切换,因而十分有利于研讨人员实时修正、练习和测验。

“咱们还经过对引力透镜数据的研讨,定制了有针对性的小型网络,有用地按捺了过拟合现象,一起试验证明该网络具有与大型网络类似的准确率。比较大型网络,小型网络在一般核算机终端就能够练习和测验,不需求依靠大型GPU集群,这为地理作业者运用和改善网络供给了便当。”龙潜说。

现在,跟着技能与配备水平快速展开,人工智能在地理学上的使用还会越来越多。“咱们方案对一些变源的多波段光变曲线来进行机器的快速分类,这样在施行大样本巡天的时分,电脑能够主动对所发现的变源进行挑选,并对咱们感兴趣的天体做出提示,以便进一步展开后续研讨作业。”尔欣中说,正因为人工智能的协助,地理研讨者得以从耗时单调的数据筛查剖析中摆脱出来,当人力“难如登天”难以招架之日,正是人工智能大显神通之时。
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