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Das Neuronennetz wurde gelehrt Galaxien zu erkennen

Das Neuronennetz wurde gelehrt Galaxien zu erkennen

Die Forscher aus der University of Western Australia haben ein Netzwerk ClaRAN geschaffen, das die Stellung von Galaxien im Tiefraum erkennt. Es analysiert die Strahlung von Schwarzen Löchern, die mit Hilfe von Radioteleskopen gefunden wird.

Die Analyse der Strahlung

Schwarze Löcher befinden sich im Zentrum der meisten Galaxien. Sie strahlen intensive Radiosignale ab, die sich weit über die Galaxien hinaus ausbreiten. Die Forscher beobachten diese Strahlung mit Hilfe von Radioteleskopen. Das Problem liegt darin, dass sich die Radiosignale weit von der Quelle zerstreuen, wodurch die Stellung der Galaxien schwer zu finden ist. Die Forscher  der University of Western Australia lehrten den Algorithmus ClaRAN die Strahlung zu finden und ihre Quelle zu erkennen. Die Durchschnittsgenauigkeit beträgt 83,6% und die empirische Präzision – 90%.

ClaRAN analysiert mehr als 500 unterschiedliche Daten der Radiostrahlung, um den Typ der Galaxie zu finden und zu klassifizieren. Nach dem Scannen untersucht das Modell die Daten der Infrarotteleskopen, um die Vorhersage zu korrigieren.

Die Besonderheiten des Modells

Bei der Arbeit wurde Faster R-CNN verwendet, das von den Forschern von Microsoft und Facebook entwickelt wurde. Die Mitarbeiter der Universität haben den Algorithmus verändert, sie lehrten ihn die Radio- und die Ultrarotstrahlung auf den Bildern zu erkennen. Zum Lehren wurde der Datensatz mit 6141 Bildern und verschiedenen Strahlungsarten gebraucht.

Das Modell findet die Strahlungsquelle im angegebenen Bereich und klassifiziert den Galaxientyp. ClaRAN unterscheidet 6 Klassen von Radiogalaxien.

ClaRAN stellt das erste Open Source Modell zur Klassifikation von Radiostrahlungsquellen dar. Als nächstes planen die Forscher die Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern. Er besitzt ein großes Potential beim Untersuchen von Daten der Teleskope.

Quelle

AI-United-Redaktion

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