La exploración espacial y la inteligencia artificial chocan: una nueva forma de encontrar lentes gravitacionales
La principal limitación de las lentes de alta gravitación es su escasez. Sólo se han confirmado unos pocos cientos de disparos desde la primera observación en 1979, pero eso está cambiando rápidamente.
Una nueva investigación realizada por un equipo internacional de científicos ha revelado 335 nuevos candidatos para lentes gravitacionales fuertes, basándose en un estudio en profundidad de los datos del proyecto del telescopio de Arizona "DESI". La investigación, publicada el 7 de mayo en The Astrophysical Journal, se benefició de un algoritmo de aprendizaje automático que ganó un concurso científico internacional.
David Schlegel, científico senior del Departamento de Física del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley que participó en el estudio, dijo: "Estos objetos son como buscar telescopios en la Vía Láctea. Son materia oscura y materia oscura. "Potentes detectores" de energía. Si estos candidatos a lentes gravitacionales recién descubiertos observan supernovas y las rastrean y miden con precisión, podrían proporcionar firmas específicas para medir con precisión distancias a las galaxias en el universo antiguo. Las lentes potentes también abren una ventana al universo invisible de la materia oscura. La materia oscura representa aproximadamente el 85% de la materia del universo, porque la mayor parte del efecto de lente es materia oscura. La materia oscura y la expansión acelerada del universo impulsada por la energía oscura son los mayores misterios que los físicos están tratando de resolver.
En el último estudio, los investigadores utilizaron la supercomputadora Currie del Centro Nacional de Investigación Energética y Computación Científica (NERSC) en el Laboratorio de Berkeley para comparar automáticamente los datos de imágenes de la Cámara de Energía Oscura (DECAL), que fue una de las tres encuestas. realizado en preparación para DESI (la muestra de entrenamiento fue de 423 disparos conocidos y 9451 no disparos).
Los investigadores dividieron a los candidatos en tres categorías: a: 60 candidatos que tienen más probabilidades de ser lentes gravitacionales; B: 105 candidatos con características deficientes c: en comparación con las otras dos categorías, la función de la lente es; más Hay 176 candidatos más débiles.
Huang, autor principal del estudio, señaló que el equipo ha comenzado la implementación en el Telescopio Espacial Hubble para confirmar algunas de las lentes candidatas más prometedoras reveladas en el estudio, y comenzará a observar el Telescopio Espacial Hubble. a finales de 2019 Observaciones del telescopio. El Telescopio Espacial Hubble puede ver detalles finos que no están oscurecidos por la atmósfera de la Tierra. Las lentes candidatas se identifican a través de una red neuronal, una forma de inteligencia artificial. Se pueden entrenar programas informáticos para mejorar gradualmente la coincidencia de imágenes y mejorar la tasa de éxito del reconocimiento de lentes. El entrenamiento de la red neuronal lleva varias horas e implica un problema de clasificación muy complejo: "¿Qué es una lente?" y "¿Qué no es una lente?"
Comienza con un complejo análisis manual de las imágenes de la lente. ayudando a la computadora El programa selecciona las mejores imágenes entre decenas de miles de imágenes para entrenar la red neuronal. Las selecciones no son simplemente aleatorias, sino que el conjunto de entrenamiento debe ampliarse seleccionando ejemplos que parezcan tomas pero que no sean tomas seleccionadas por humanos.
Los investigadores mejoraron el algoritmo utilizado en el último estudio para acelerar la identificación de posibles disparos. Aunque se estima que sólo se puede confirmar que 1 de cada 10.000 galaxias tiene lentes, la red neuronal puede descartar la mayoría de los objetos que no tienen lentes. En lugar de explorar 10.000 imágenes, los programas más recientes sólo requieren unas pocas docenas de imágenes.
La red neuronal se desarrolló originalmente para el "Finding Strong Gravitational Lensing Challenge", una competencia de programación celebrada desde octubre de 20116 hasta febrero de 2017, con el propósito de inspirar a los programadores a desarrollar métodos automáticos para encontrar lentes gravitacionales fuertes. programa. A medida que crecen los datos de observación y varios grandes proyectos de telescopios de observación meteorológica, la competencia para extraer estos datos con sofisticadas herramientas de inteligencia artificial se vuelve cada vez más feroz.