UCSC researchers developedは、天体画像のオブジェクトのピクセルレベルの形態学的分類を実行するために、モーフィアス(Morpheus)というディープラーニングフレームワークを開発しました。
Researchers at UC Santa Cruz が開発したこのMorpheusは、天文画像データをピクセルごとに分析して、天文学調査から大規模なデータセット内のすべての銀河と星を識別および分類できます。
ちなみにモーフィアスはギリシャ神話に出てくる夢の神であったり、映画マトリックスに出てくるハッカーだったりしますね。
AIのモーフィアスは、画像や音声認識などのアプリケーション用に開発されたさまざまな人工知能技術を組み込んだディープラーニングフレームワークです。
カリフォルニア大学サンタクルーズ校の計算天体物理学研究グループを率いる天文学と天体物理学の教授であるBrant Robertsonは、天文学データセットのサイズが急速に拡大しているため、従来は天文学者が行っていた作業の一部を自動化することが不可欠であると述べています。
「私たちが人間として単純にできないことはいくつかあります。そのため、今後数年間で大規模な天文調査プロジェクトからもたらされる膨大な量のデータをコンピューターで処理する方法を見つける必要があります」
Brant Robertsonは、UCSCのBaskin Engineering of Engineeringのコンピューターサイエンスの大学院生Ryan Hausenと協力しました。彼は過去2年間、Morpheusを開発およびテストしました。 2020年5月12日に結果が発表されたAstrophysical Journal Supplement Seriesで、HausenとRobertsonもMorpheusコードを公開し、オンラインデモを提供しています。
私たちの天の川のような回転する円盤銀河からアモルファス(morphologies)楕円などの回転楕円体銀河までの銀河の形態は、銀河がどのように形成され、時間とともに進化するかについて文学者に伝えることができます。現在チリで建設中のベラルビン天文台で行われる the Legacy Survey of Space and Time (LSST) などの大規模な調査では、大量の画像データが生成され、Robertsonはその使用方法の計画に関与しています。 LSSTは毎週800枚以上のパノラマ画像を32億ピクセルのカメラで撮影し、可視の空全体を週に2回記録します。
Brant Robertsonは「あなたが天文学者のところに行き、何十億ものオブジェクトを分類するように彼らに依頼したと想像してみてください。どうすれば彼らはそれを行うことができるでしょうか？これで、これらのオブジェクトを自動的に分類し、その情報を使用して銀河の進化について学ぶことができるようになります」
他の天文学者はディープラーニング技術を使用して銀河を分類しましたが、以前の取り組みは通常、既存の画像認識アルゴリズムの適応に関係しており、研究者は分類する銀河のキュレーションされた画像をアルゴリズムに提供しました。 Hausenは特に天文画像データのためにゼロからMorpheusを構築し、モデルは入力として、天文学者が使用する標準のデジタルファイル形式の元の画像データを使用します。
Brant Robertsonによると、ピクセルレベルの分類は、モーフィアスのもう1つの重要な利点です。 「他のモデルでは、そこに何かがあることを認識し、モデルに画像をフィードする必要があります。それにより、銀河全体が一度に分類されます」 「モルフェウスはあなたに代わって銀河を発見し、それをピクセル単位で行うので、ディスクのすぐ隣に回転楕円体があるような非常に複雑な画像を処理できます。中央にふくらみがあるディスクの場合、ふくらみを個別に分類します。非常に強力です。」
ディープラーニングアルゴリズムをトレーニングするために、研究者らは、CANDELS調査のハッブル宇宙望遠鏡の画像で数十人の天文学者が約10,000の銀河を分類した2015年の研究からの情報を使用しました。次に、モーフィアスをハッブルレガシーフィールドの画像データに適用しました。これは、ハッブルのディープフィールド調査で得られた観測を組み合わせたものです。
モーフィアスが空の領域の画像を処理するとき、それは空のその部分の新しい画像のセットを生成し、すべてのオブジェクトはその形態に基づいて色分けされ、天体オブジェクトを背景から識別し、点源（星）とさまざまな種類の銀河。出力には、各分類の信頼水準が含まれます。 UCSCのluxスーパーコンピューターで実行されるプログラムは、データセット全体のピクセル単位の分析を迅速に生成します。
Ryan Hausenは、「モーフィアスは、現在存在しない細かさのレベルで天体の検出と形態学的分類を提供します」
数百万の銀河を画像化したディープフィールド調査であるGOODSサウスのモーフィアスモデル結果のインタラクティブな視覚化が公開されました。この研究は、NASAと全米科学財団によってサポートされました。