Bilim insanları, on binlerce galaksiyi birkaç saniyede sınıflandırabilen bir yapay zeka sistemi geliştirdiler. Normal şartlarda, bu on binlerce galaksiyi manuel olarak sınıflandırmak aylar alıyordu.
Gökbilimciler, nasıl oluştuklarını ve geliştiklerini anlamak için galaksileri şekle göre sınıflandırırlar.
Araştırmacılar, görevi hızlandırmak için konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarilerini kullandılar.
CNN yaklaşımı gibi otomatik sınıflandırma tekniklerinin temel güçlü yönleri, nihayetinde hızlarında ve genelleme yeteneklerinde yatmaktadır. Bir CNN'yi eğitmek, hesaplama açısından pahalı bir girişim olsa da, bir kez eğitildikten sonra galaksileri sınıflandırma hızı, manuel sınıflandırma ile mümkün olabilecek olandan çok daha büyüktür.
Ekip, galaksilerin morfolojilerini hem 3 sınıflı (eliptik, merceksi, spiral) hem de 4 sınıflı (+düzensiz/çeşitli) şemada sınıflandırmada mevcut modellerden daha iyi performans gösteren bir CNN mimarisi geliştirdi. Genel sınıflandırma doğrulukları sırasıyla %83 ve %81 idi.
Araştırmacılar, Dünya'dan farklı mesafelerde ve farklı ortamlarda 100.000.000'den fazla galaksiyi sınıflandırabileceğini söylüyorlar.
Galaksileri sınıflandırmak için yapay zeka kullanmanın ana avantajı hızdır.
Ancak, Uluslararası Radyo Astronomi Araştırmaları Merkezi'nde (ICRAR) doktora öğrencisi olan baş çalışma yazarı Mitchell Cavanagh, sınıflandırmanın doğruluğunun da arttığını söyledi.
Mitchell Cavanagh "Bu sinir ağları mutlaka insanlardan daha iyi olmayacak çünkü insanlar tarafından eğitiliyorlar, ancak Eliptikler ve Spiraller arasında sınıflandırırken %80'den fazla doğrulukla ve %97'ye kadar yaklaşıyorlar. Bir grup gökbilimciyi bir odaya yerleştirirseniz ve bir grup görüntüyü sınıflandırmalarını isterseniz, neredeyse kesinlikle anlaşmazlıklar olacaktır. Bu doğal belirsizlik, etiketli veriler üzerinde eğitilmiş herhangi bir yapay zeka (AI) modelinde sınırlayıcı faktördür" dedi.
Sonuçta, bu teknik galaksilerin zaman içinde nasıl dönüştüğüne dair anlayışımızı derinleştirebilir. Cavanagh, evrenin doğasına bile ışık tutabileceğini söylüyor.