La IA ayuda a estudiar las primeras imágenes del Telescopio Espacial James Webb • The Record

Científicos de todo el mundo se preparan para estudiar las primeras imágenes tomadas por el Telescopio Espacial James Webb, cuyo lanzamiento está previsto para el 12 de julio.

Algunos astrónomos ejecutarán algoritmos de aprendizaje automático en datos para descubrir y clasificar galaxias en el espacio profundo con un nivel de detalle nunca antes visto. Brant Robertson, profesor de astrofísica en la Universidad de California, Santa Cruz, en los EE. UU., cree que los disparos del telescopio conducirán a avances Esto nos ayudará a comprender mejor cómo se formó el universo hace unos 13.700 millones de años.

«Los datos del JWST son emocionantes porque nos brindan una ventana sin precedentes al universo infrarrojo, con una precisión con la que solo habíamos soñado hasta ahora», dijo. registro. Ayuda a Robertson a evolucionar Morfeoun modelo de aprendizaje automático que ha sido entrenado para atravesar píxeles y recoger objetos de forma borrosa del profundo abismo del espacio y determinar si estas estructuras son o no galaxias y, de ser así, de qué tipo.

El software se utilizará como parte del Programa COSMOS-Webb, el proyecto más grande y ambicioso que emprenderá el telescopio en su primer año. Robertson y un equipo de unos 50 investigadores estudiarán medio millón de galaxias desde un punto del cielo. Buscarán las galaxias completamente evolucionadas más antiguas para estudiar cómo evolucionó la materia oscura con el tiempo a medida que estas estructuras comenzaron a albergar estrellas, y usarán software para automatizar este proceso.

Robertson y sus colegas han actualizado Morpheus para adaptar los datos del JWST. «Ahora hemos combinado métodos de atención que permiten clasificar regiones más grandes de imágenes simultáneamente, lo que resulta en una aceleración de aproximadamente un factor de cien. El Morpheus más nuevo puede clasificar imágenes más grandes más rápido y de manera más confiable que antes», nos dijo.

Explicó que la última versión del programa también contiene nuevas capacidades de procesamiento de imágenes, como la curvatura que puede separar objetos astronómicos que parecen superponerse en el cielo.

Estas capacidades serán útiles ya que JWST brinda una visión más amplia y profunda del universo que nunca antes, y cada imagen contendrá más estructuras que no se pueden estudiar manualmente a simple vista. Morpheus se entrenó inicialmente con 7600 imágenes de galaxias tomadas por el telescopio espacial Hubble de la NASA, y Robertson cree que tendrá que volver a entrenarse para adaptarse mejor a los datos del JWST.

«Intentaremos aplicar Morpheus tal como está a los datos de JWST sin volver a entrenar primero, y verificaremos cómo funcionan los objetos en las regiones del cielo donde están los datos de Hubble y JWST», nos dijo.

«Es probable que necesitemos volver a entrenar a Morpheus en función de los datos de JWST porque los datos de JWST son más rojos, abarcan un rango más amplio de longitudes de onda y la función de dispersión de puntos, esencialmente cómo se ve la estrella a través de la óptica del telescopio, es diferente de Hubble».

Morpheus correrá en la supercomputadora de la UC Santa Cruz luxque armado Con solo 80 nodos de cómputo de CPU, cada uno con dos procesadores Intel Cascade Lake Xeon de 20 núcleos, y solo 28 nodos de GPU que contienen dos GPU Nvidia V100 cada uno. «Una vez que los datos estén disponibles, ejecutar Morpheus en todas las imágenes JWST solo tomará unos días como máximo en lux», dijo Robertson.

El tan esperado telescopio de 10.000 millones de dólares finalmente se lanzó el día de Navidad del año pasado después de repetidos retrasos. El sistema de control de tierra pasó meses alineando su complejo sistema de 18 espejos antes de que el dispositivo comenzara a detectarlo. primeros fotones en febrero. ®

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