La IA ayuda a estudiar las primeras imágenes del Telescopio Espacial James Webb • The Register

Científicos de todo el mundo se preparan para estudiar las primeras imágenes tomadas por el telescopio espacial James Webb, que se publicarán el 12 de julio.

Algunos astrónomos ejecutarán algoritmos de aprendizaje automático en los datos para detectar y clasificar galaxias en el espacio profundo con un nivel de detalle nunca antes visto. Brant Robertson, profesor de astrofísica en la Universidad de California, Santa Cruz, en los Estados Unidos, cree que los disparos del telescopio conducirán a avances esto nos ayudará a comprender mejor cómo se formó el universo hace unos 13.700 millones de años.

«Los datos de JWST son emocionantes porque nos brindan una ventana sin precedentes al universo infrarrojo, con una resolución con la que solo habíamos soñado hasta ahora», dijo. El registro. Robertson ayudó a desarrollar Morfeoun modelo de aprendizaje automático entrenado para escanear píxeles y seleccionar objetos borrosos en forma de lágrima en el profundo abismo del espacio y determinar si estas estructuras son galaxias o no, y de ser así, de qué tipo.

El software se utilizará en el programa COSMOS-Webb, el proyecto más grande y ambicioso que emprenderá el telescopio en su primer año. Robertson y un equipo de casi 50 investigadores estudiarán medio millón de galaxias de parte del cielo; buscarán las galaxias más antiguas y evolucionadas para estudiar la evolución de la materia oscura a lo largo del tiempo cuando estas estructuras comenzaron a albergar estrellas, y utilizarán el software para automatizar este proceso.

Robertson y sus colegas actualizaron Morpheus para acomodar los datos de JWST. «Ahora hemos incorporado métodos de atención que permiten clasificar regiones más grandes de imágenes a la vez, lo que ha resultado en una aceleración de un factor de cien. El nuevo Morpheus puede clasificar imágenes más grandes de manera más rápida y confiable que antes», dijo. a nosotros.

La última versión del software también tiene nuevas capacidades de procesamiento de imágenes, como la desintegración que puede separar objetos astronómicos que parecen superponerse en el cielo, explicó.

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Estas capacidades serán útiles porque el JWST ofrece una visión más amplia y profunda del universo que nunca antes, y cada imagen contendrá más estructuras que no se pueden estudiar manualmente a simple vista. Morpheus se entrenó originalmente con 7600 imágenes de galaxias tomadas por el telescopio espacial Hubble de la NASA, y Robertson cree que será necesario volver a entrenarlo para que se ajuste mejor a los datos del JWST.

“Intentaremos aplicar Morpheus tal como está en los datos de JWST sin capacitación previa y verificar el rendimiento de los objetos en las regiones del cielo donde existen datos de Hubble y JWST”, nos dijo.

«Es probable que tengamos que volver a entrenar a Morpheus en función de los datos de JWST, ya que los datos de JWST son más rojos, abarcan un rango más amplio de longitudes de onda y la función de dispersión de puntos, esencialmente en el aspecto de una estrella a través de la óptica del telescopio, difiere del Hubble. .»

Morpheus correrá en la supercomputadora de la UC Santa Cruz luxCuál es armado con 80 nodos de cómputo solo de CPU, cada uno con dos procesadores Intel Cascade Lake Xeon de 20 núcleos y 28 nodos solo de GPU, cada uno con dos GPU Nvidia V100. «Una vez que los datos estén disponibles, ejecutar Morpheus en todas las imágenes JWST solo tomará unos días como máximo en lux», dijo Robertson.

El tan esperado telescopio de diez mil millones de dólares finalmente se lanzó el día de Navidad del año pasado después de repetidos retrasos. El control de tierra pasó meses alineando perfectamente su complejo sistema de 18 espejos antes de que el instrumento comenzara a detectar su primeros fotones en febrero. ®

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