最近，加州大學(xué)圣克魯茲分校的研究人員開發(fā)了一款名為“墨菲斯”（Morpheus）的深度學(xué)習(xí)模型，可以對天文圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行像素級分析，識別并分類所有的星系和恒星。這項(xiàng)研究成果發(fā)表在5月12日的《天體物理學(xué)雜志增刊》（Astrophysical Journal Supplement Series）。

據(jù)論文介紹，在處理天空某一區(qū)域的圖像時(shí)，“墨菲斯”會(huì)生成一副新的圖像。圖中，算法模型根據(jù)形態(tài)對天體進(jìn)行顏色編碼，將其與背景分離，識別出恒星和不同類型的星系。

準(zhǔn)確率方面，論文指出，相對于哈勃太空望遠(yuǎn)鏡的CANDELS項(xiàng)目和3D-HST計(jì)劃提供的分類目錄而言，“墨菲斯”模型的假陽性率（false-positive rate，F(xiàn)PR）僅約為0.09%。假陽性率即實(shí)際非天體，但被識別為天體的百分比。

“墨菲斯”對天體進(jìn)行形態(tài)分類后生成的彩色合成圖。

上述論文的兩位共同作者之一、加州大學(xué)圣克魯斯分校計(jì)算天體物理學(xué)研究組負(fù)責(zé)人、天文學(xué)教授布蘭特·羅伯遜（Brant Robertson）介紹，隨著天文學(xué)數(shù)據(jù)集規(guī)模的迅速擴(kuò)大，傳統(tǒng)意義上由天文學(xué)家完成的任務(wù)需要變得自動(dòng)化。

他表示，“作為人類，有些事情我們根本做不到。因此必須想辦法用計(jì)算機(jī)來處理未來幾年內(nèi)大型天文學(xué)項(xiàng)目收集的大量數(shù)據(jù)”。

以正在智利建設(shè)的大型綜合巡天望遠(yuǎn)鏡LSST為例，該項(xiàng)目完工后將用32億像素的相機(jī)每晚拍攝800幅全景圖像，每周記錄天空2次。此類大型天文項(xiàng)目所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了天文學(xué)家的分析能力。

事實(shí)上，已經(jīng)有天文學(xué)家借助深度學(xué)習(xí)對星系進(jìn)行分類，但通常使用現(xiàn)成的圖像識別算法，需要預(yù)先進(jìn)行額外的數(shù)據(jù)整理工作。“墨菲斯”的不同點(diǎn)在于，它為處理天文圖像數(shù)據(jù)而生，天文學(xué)家可以用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字文件格式輸入原始圖像數(shù)據(jù)。

“墨菲斯”使用的圖像分割和反合成過程。

“墨菲斯”的另一大優(yōu)勢是像素級分類。布蘭特·羅伯遜介紹，在使用其他模型時(shí)，天文學(xué)家必須首先知道圖像中含有某些內(nèi)容，然后再向模型提供圖像，模型隨后對整個(gè)星系進(jìn)行分類；但“墨菲斯”可以幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)星系，而且是以像素為單位，逐一進(jìn)行分析。這一特性賦予了“墨菲斯”處理復(fù)雜圖像的能力。

“墨菲斯”對GOODS-South Field（大天文臺(tái)宇宙起源深度巡天計(jì)劃的南天區(qū)）局部的分類結(jié)果。

與其他大型深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程類似，研究人員向模型“投喂”了大量學(xué)習(xí)資料。主要是哈勃太空望遠(yuǎn)鏡提供的CANDELS巡天觀測資料，由數(shù)十位專業(yè)天文學(xué)家進(jìn)行分析歸類，總共分成約10000個(gè)星系類目。

“墨菲斯”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

“墨菲斯”進(jìn)行自動(dòng)形態(tài)分解的例子。

學(xué)習(xí)之后，研究人員將“墨菲斯”應(yīng)用到了迄今最完整最全面的宇宙圖譜——“哈勃遺產(chǎn)場”(HLF)當(dāng)中。該宇宙照片由哈勃太空望遠(yuǎn)鏡在16年間拍攝的7500張星空照片拼接而成，包含約265000個(gè)星系。

為幫助深度學(xué)習(xí)模型快速完成對整個(gè)數(shù)據(jù)集的逐像素分析，研究人員為其配置了加州大學(xué)圣克魯斯分校的超級計(jì)算機(jī)“l(fā)ux”。該超算由美國國家科學(xué)基金會(huì)撥款154.7萬美元建成，應(yīng)用范圍包括天體物理學(xué)和氣候科學(xué)。

總結(jié)

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