Un grupo de doctores del Centro Internacional de Investigación en Radioastronomía, de la Universidad de Australia Occidental (ICRAR), modificaron el algoritmo de reconocimiento facial usado para etiquetar usuarios en Facebook, para que en su lugar identifique las galaxias.

El estudio publicado en Royal Astronomical Society, describe la prueba de concepto, donde mediante el algoritmo ClaRAN y el aprendizaje automático analiza y estudia los datos para identificar las galaxias.

El algoritmo open source de Microsoft y Facebook procesa las imágenes de entrada, mediante inteligencia artificial y una red neuronal de aprendizaje profundo. Este se ha adaptado para identificar los cuerpos celestes y las galaxias.

CLARAN toma un par de imágenes de radio e infrarrojo(IR) alineadas con el Sistema Mundial de Coordenadas, encuentra todas las fuentes de radio y las clasifica en una de las seis clases de morfología basadas en RGZ.

Los métodos de aprendizaje automático (Deep Learning) usados para el proceso, se basan en las redes neuronales convolucionales (CNN), capaces de reconocer cualquier cuerpo u ibjeto incluso mejor que los humanos –en ciertas áreas, sin embargo en el tema de los cuerpos celestes los investigadores señalan que las CNN aún no son tan óptimas, por lo que optaron por otra solución:

La solución ganadora (Dieleman, Willett & Dambre 2015) de galaxy challenge2 utilizó CNN para obtener una clasificación precisa de la morfología de la galaxia (⁠ | $ {\ gt} 90 {{\ \ rm per \ cent}} $ | ⁠).

Sin embargo, nuestro trabajo resuelve un problema muy diferente del desafío de la galaxia: necesitamos determinar el número de fuentes de radio en un campo de visión (FoV) o tema determinado (como se menciona en el proyecto RGZ).

Aunque este es solo una prueba de concepto, el objetivo de los creadores es que del 10% de análisis de galaxias realizados por astrónomos se reduzca al 1%, dando así a los profesionales posibilidades de realizar otra tarea.

Durante las pruebas, se detectó que ClaRAN es capaz de identificar un campo determinado y clasificación de la morfología de las galaxias. El algoritmo encuentra fuentes de radio tanto compactas como extendidas en todas las ubicaciones posibles en una imagen, y clasifica cada una de ellas en alguna morfología.

Se espera que los creadores puedan participar en el proyecto del Australian Square Kilometer Array Pathfinder, que analizará millones de galaxias.

ClaRAN al igual que el algoritmo de reconocimiento de Facebook es Open Source, por lo que podrás acceder a este código en GitHub y conocer más sobre el proyecto.

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