Galaksi kümelerini tanımlayan Yapay Zeka: Deep-CEE

Bilim insanları tarafından geliştirilen Deep-CEE isimli yapay zeka, keşif sürecini otomatikleştirerek galaksi kümelerinden elde edilen görüntüleri hızlıca tarayıp kesin tahminler verebiliyor.
7 Temmuz 2019584

Bilim insanları tarafından geliştirilen Deep-CEE isimli yapay zeka, keşif sürecini otomatikleştirerek galaksi kümelerinden elde edilen görüntüleri hızlıca tarayıp kesin tahminler verebiliyor.

Galaksi kümelerini tanımlayan Yapay Zeka: Deep-CEE

Araştırmacılar, uzayın renkli görüntülerine bakmak ve galaksi kümelerini hızlı bir şekilde tanımlamak için “Deep-CEE” adını verdikleri güçlü bir eğitilmiş Yapay Zeka (AI) aracı geliştirdi.

İnsan beyni farklı desenleri ve renkleri görselleştirirken belirli nöronları aktive ederek nesneleri tanımlar. Deep CEE yani Galaxy Küme Çıkarma ve Değerlendirme Derin Öğrenim modeli de insan beyni öğrenimini taklit eden sinir ağlarına dayanarak tasarlandı.

İngiltere’deki Lancaster Üniversitesi’nde doktora öğrencisi olan Matthew Chan, algoritma nesneleri ilişkilendirmeyi öğrenene kadar görüntülerde bilinen ve sınıflandırılmış nesnelerin örneklerini göstererek Deep CEE adlı yapay zekayı eğitti. Araştırmacılar sonrasında algoritmanın diğer birçok astronomik nesneyi içeren görüntülerde galaksi kümelerini belirleme ve sınıflandırma yeteneğini test etmek için pilot bir çalışma yürüttü.

Lancaster Üniversitesi’ndeki öğretim görevlisi John Stott, yapılan çalışmaya ilişkin olarak derin öğrenme gibi veri madenciliği tekniklerinin, modern teleskoplardaki muazzam çıktıları analiz etmelerine yardımcı olacağını söyledi. Stott, “Geliştirdiğimiz bu yöntemin daha önce bilim tarafından hiç görülmemiş binlerce galaksi kümelerini bulmasını bekliyoruz.” dedi.

Yapay zekayı eğiten Matthew Chan ise Deep-CEE’yi Sloan Dijital Gökyüzü Araştırması’nda başarıyla uyguladıklarını paylaştı. Chan, “Nihayetinde modelimizi, evrenin daha önce keşfedilmemiş bölgelerinde daha geniş ve daha derin araştırma yapacak LSST gibi devrim niteliğindeki araştırmalar üzerinde kullanacağız.” dedi.

2021’de kullanılması beklenen Büyük Sinoptik Araştırma Teleskopu (LSST), gökyüzü araştırmasında güney yarımkürenin tamamındaki gökyüzünü görüntüleyerek her gece yaklaşık 15 TB veri üretecek.

En son teknolojiye sahip teleskoplar gökbilimcilerin, evrenin büyük ölçekli yapısını incelemek ve onun keşfedilmemiş içeriğini haritalamak gibi her zamankinden daha geniş ve derin gözlem yapmalarını sağladı. Ancak Deep CEE, keşif sürecini otomatikleştirerek bilim adamlarının görüntü gruplarını hızlıca tarayabilmesi ve insan etkileşimine en düşük düzeyde ihtiyaç duyarak kesin tahminler verebilmesine olanak sağlıyor.


Fatal error: Uncaught wfWAFStorageFileException: Unable to save temporary file for atomic writing. in /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php:35 Stack trace: #0 /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php(659): wfWAFStorageFile::atomicFilePutContents('/var/www/vhosts...', '<?php exit('Acc...') #1 [internal function]: wfWAFStorageFile->saveConfig('livewaf') #2 {main} thrown in /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php on line 35