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Image showing the galaxy cluster Abell1689. The novel deep learning tool Deep-CEE has been developed to speed up the process of finding galaxy clusters such as this one, and takes inspiration in its approach from the pioneer of galaxy cluster finding, George Abell, who manually searched thousands of photographic plates in the 1950s. NASA/ESA

星系团是由数百个甚至数千个星系组成的巨大结构,它们一起运动,多年来一直是宇宙中已知的最大结构之一(直到发现超星系团)。但尽管它们体型庞大,却很难辨认,因为它们离我们很远。

现在,一名博士生发明了一种深度学习人工智能,可以帮助解决这个问题。该工具被称为“Deep-CEE”(用于星系团提取和评估的深度学习),它可以帮助识别星系团,即使它们是星系团。

人工智能通过观察彩色图像,利用神经网络挑选出潜在的星系团。神经网络模仿了人类大脑学习识别物体的方式。它使用已知星系团的图像进行训练,直到它能够在图像中识别新的星系团,即使其他物体也存在。

负责此项工作的兰开斯特大学博士生Matthew Chan在a。最后,我们将在革命性的探测中运行我们的模型,例如将探测宇宙中从未探测过的更宽更深区域的大型天气观测望远镜(LSST)

这项工作对于未来需要挖掘大量数据的项目(如分析望远镜数据)将是有价值的。当望远镜有非常大的数据集时,Deep-CEE可以快速扫描图像并预测在哪里可以找到星系团。像LSST这样的项目,将于2021年上线,并将拍摄整个南半球的天空,每天晚上将产生多达15TB的数据,因此需要人工智能来浏览和识别人类感兴趣的项目,然后再查看。

该项目的博士生导师约翰·斯托特博士在一份声明中说:“深度学习等数据挖掘技术将有助于我们分析现代望远镜的巨大输出。”我们希望我们的方法能找到科学上从未见过的成千上万的簇

这项工作在本周的英国皇家天文学会’s国家天文学会议上发表,论文可在预出版档案中找到。

历史上的今天
七月
12
    哇哦~~~,历史上的今天没发表过文章哦
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未经允许不得转载:优亿在线 » 人工智能可以发现数百万光年之外的星系团
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