Các nhà nghiên cứu thiết lập một chương trình trí tuệ nhân tạo nhận diện khuôn mặt trên Facebook để xác định các thiên hà trong không gian sâu, bot AI có tên là ClaRAN, nó được dùng để quét hình ảnh được chụp bằng kính viễn vọng vô tuyến.

Nhiệm vụ của nó là phát hiện các tín hiệu của thiên hà - Các thiên hà phát ra các tia vô tuyến mạnh mẽ từ các lỗ đen siêu lớn tại trung tâm. TS Wong cho biết, các lỗ đen được tìm thấy ở trung tâm của hầu hết các thiên hà, nếu không muốn nói là tất cả. Những lỗ đen siêu lớn này thỉnh thoảng phát ra những tia nước có thể nhìn thấy bằng kính viễn vọng vô tuyến, cô nói.

Theo thời gian, các tia nước có thể kéo một quãng đường dài từ các thiên hà chủ của chúng, khiến các chương trình máy tính truyền thống gặp khó khăn trong việc tìm ra thiên hà ở đâu. Đó là việc chúng tôi đang cố gắng dạy ClaRAN. TS Wu cho biết ClaRAN đã phát triển từ phiên bản mã nguồn mở của phần mềm phát hiện đối tượng Microsoft và Facebook. Tuy nhiên chương trình đã được đại tu hoàn toàn và được đào tạo để nhận ra các thiên hà thay vì con người. Bản thân ClaRAN cũng là nguồn mở và có sẵn công khai trên GitHub.

TS Wong cho biết cuộc khảo sát EMU sắp tới sử dụng kính viễn vọng Kilomet Array Pathfinder (ASKAP) có trụ sở tại WA dự kiến sẽ quan sát tới 70 triệu thiên hà trong lịch sử Vũ trụ.

ClaRAN không chắc chắn những gì mà nó nhìn thấy ở đây, đưa ra hai dự đoán, một dự đoán cho toàn bộ hệ thống với độ tin cậy thấp 0,53 và một dự đoán cho vệt nước hàng đầu chỉ với độ tin cậy 0,67. Bên phải là cùng một thiên hà, nhưng với dữ liệu kính viễn vọng hồng ngoại được phủ lên. Với việc bao gồm dữ liệu từ các kính viễn vọng hồng ngoại, độ tin cậy của ClaRAN trong việc phát hiện đã tăng lên giá trị cao nhất là 1.0 và ClaRAN hiện bao gồm toàn bộ hệ thống trong dự đoán duy nhất của nó.

Các nhà nghiên cứu cũng cho biết thêm rằng, các thuật toán máy tính truyền thống có thể xác định chính xác 90% các nguồn. Đồng nghĩa với việc vẫn còn 10 phần trăm, hay là bảy triệu thiên hà mà con người rất khó khăn để theo dõi bằng mắt thường bởi sự phức tạp của các cấu trúc mở rộng của chúng, TS Wong nói. TS Wong trước đây đã khai thác sức mạnh của khoa học công dân để phát hiện các thiên hà thông qua dự án Sở thú Radio Galaxy. Nếu ClaRAN giảm số nguồn yêu cầu phân loại trực quan xuống còn một phần trăm, điều này có nghĩa là có nhiều thời gian hơn cho các nhà khoa học công dân của chúng ta dành thời gian để xem xét các loại thiên hà mới.

Một danh mục có độ chính xác cao được cung cấp bởi các tình nguyện viên của Radio Galaxy Zoo đã được sử dụng để huấn luyện ClaRAN cách phát hiện các vệt nước bắt nguồn từ đâu.

TS Wu cho biết ClaRAN là một ví dụ về mô hình mới gọi là “lập trình 2.0”. Tất cả những gì bạn làm là thiết lập một mạng lưới thần kinh khổng lồ, cung cấp cho nó rất nhiều dữ liệu và để nó tìm ra cách điều chỉnh các kết nối bên trong của nó để tạo ra kết quả như mong đợi.

Thế hệ lập trình viên mới dành 99% thời gian để tạo ra các bộ dữ liệu chất lượng tốt nhất và sau đó đào tạo các thuật toán AI để tối ưu hóa phần còn lại. Đây là tương lai của lập trình. TS Wong cho biết ClaRAN có ý nghĩa rất lớn đối với cách quan sát của kính viễn vọng. Nếu chúng ta có thể bắt đầu thực hiện những phương pháp tiên tiến hơn này cho các cuộc khảo sát thế hệ tiếp theo, chúng ta có thể tối đa hóa khoa học từ chúng.

Nguồn: NASATI