Neuronales Netz

Künstliche Intelligenz klassifiziert 27 Millionen Galaxien

Robert Klatt

Eine Künstliche Intelligenz (KI) hat anhand von Fotos 27 Millionen Galaxien mit einer Genauigkeit von 97 Prozent klassifiziert.

Philadelphia (U.S.A.). Wissenschaftler der University of Pennsylvania (Penn) haben eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die 27 Millionen Galaxien selbstständig klassifiziert hat. Laut der Publikation in den Monthly Notices of the Royal Astronomical Society hat das Neuronale Netz somit den größten Galaxien-Katalog überhaupt erstellt.

Das Team um Jesús Vega-Ferrero und Helena Domínguez Sánchez hat vor drei Jahren mit einer früheren Version der KI bereits einen Katalog mit 600.000 Galaxien erstellt. Eine deutliche Ausweitung der Ausgangsdaten und eine höhere Qualität haben nun die starke Vergrößerung dieses Katalogs ermöglicht.

Himmelsdurchmusterung DES (Dark Energy Survey)

Als Basis des Galaxien-Katalogs dienen Daten der Himmelsdurchmusterung DES (Dark Energy Survey), die bereits mehrere Millionen Aufnahmen astronomischer Objekte in hoher Bildqualität enthält. Trotz der hohen Auflösung der Bilder sind die abgebildeten Galaxien oft nur wenige Pixel groß.

Die KI klassifiziert deshalb im ersten Schritt, ob es sich um eine Spiralgalaxie wie die Milchstraße oder eine elliptische Galaxie, die aus deutlich älteren Sternen besteht, handelt. Anschließend untersucht die KI, ob wir die Galaxie von der Erde von oben oder seitlich betrachten.

Lichtschwache Objekte klassifiziert

Im Vergleich zum vorherigen Katalog wurden dabei bis zu 1000-mal lichtschwächere Objekte klassifiziert. Laut Überprüfungen lag die Genauigkeit der KI bei der Einordnung der Galaxien trotzdem bei 97 Prozent. Die Falsch-Negativ- und Falsch-Positiv-Raten lagen bei jeweils bei wenigen Prozent.

Dies zeigt laut den Wissenschaftler, dass sich die Technologie auch für noch größere Kataloge eignet. In Zukunft soll die KI deshalb einen Katalog mit bis zu 600 Millionen Galaxien erstellen. Dies soll dabei helfen, noch offene Fragen zur Entstehung von Galaxien zu beantworten.

Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, doi: 10.1093/mnras/sty338

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