juillet 3, 2022

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L’IA aide à étudier les premières images du télescope spatial James Webb • The Record

Des scientifiques du monde entier se préparent à étudier les premières images prises par le télescope spatial James Webb, dont le lancement est prévu le 12 juillet.

Certains astronomes exécuteront des algorithmes d’apprentissage automatique sur des données pour découvrir et classer les galaxies dans l’espace lointain avec un niveau de détail jamais vu auparavant. Brant Robertson, professeur d’astrophysique à l’Université de Californie à Santa Cruz, aux États-Unis, estime que les tirs au télescope conduiront à percées Cela nous aidera à mieux comprendre comment l’univers s’est formé il y a environ 13,7 milliards d’années.

« Les données du JWST sont passionnantes car elles nous offrent une fenêtre sans précédent sur l’univers infrarouge, avec une précision dont nous n’avons fait que rêver jusqu’à présent », a-t-il déclaré. enregistrement. Aidez Robertson à évoluer Morphéeun modèle d’apprentissage automatique qui a été formé pour parcourir les pixels et ramasser des objets de forme floue dans les abysses profonds de l’espace et déterminer si ces structures sont ou non des galaxies et, si oui, de quel type.

Le logiciel sera utilisé dans le cadre du programme COSMOS-Webb, le projet le plus vaste et le plus ambitieux que le télescope entreprendra au cours de sa première année. Robertson et une équipe d’environ 50 chercheurs étudieront un demi-million de galaxies depuis un point du ciel. Ils rechercheront les plus anciennes galaxies entièrement évoluées pour étudier l’évolution de la matière noire au fil du temps lorsque ces structures ont commencé à héberger des étoiles, et utiliseront un logiciel pour automatiser ce processus.

Robertson et ses collègues ont mis à jour Morpheus pour adapter les données du JWST. « Nous avons maintenant combiné des méthodes d’attention qui permettent de classer simultanément de plus grandes régions d’images, ce qui entraîne une accélération d’environ un facteur cent. Le nouveau Morpheus peut classer des images plus grandes plus rapidement et de manière plus fiable qu’auparavant », nous a-t-il dit.

Il a expliqué que la dernière version du programme contient également de nouvelles capacités de traitement d’image, telles que la courbure qui peut séparer les objets astronomiques qui semblent se chevaucher dans le ciel.

Ces capacités seront utiles car JWST fournit une vue plus large et plus profonde de l’univers que jamais auparavant, et chaque image contiendra plus de structures qui ne peuvent pas être étudiées manuellement à l’œil nu. Morpheus a été initialement formé sur 7 600 images de galaxies prises par le télescope spatial Hubble de la NASA, et Robertson pense qu’il devra être recyclé pour mieux s’adapter aux données du JWST.

« Nous allons essayer d’appliquer Morpheus tel quel aux données JWST sans réentraînement préalable, et vérifier comment les objets se comportent dans les régions du ciel où se trouvent les données Hubble et JWST », nous a-t-il dit.

« Il est probable que nous devrons recycler Morpheus sur la base des données JWST car les données JWST sont plus rouges, couvrent une plus large gamme de longueurs d’onde et la fonction de propagation ponctuelle – essentiellement à quoi ressemble l’étoile à travers l’optique du télescope – est différente de Hubble . »

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Morpheus fonctionnera sur le supercalculateur UC Santa Cruz luxce armé Avec seulement 80 nœuds de calcul CPU contenant chacun deux processeurs Intel Cascade Lake Xeon à 20 cœurs, et seulement 28 nœuds GPU contenant chacun deux GPU Nvidia V100. « Une fois les données en main, exécuter Morpheus sur toutes les images JWST ne prendra que quelques jours au maximum sur lux », a déclaré Robertson.

Le télescope très attendu de 10 milliards de dollars a finalement été lancé le jour de Noël l’année dernière après des retards répétés. Le système de contrôle au sol a passé des mois à aligner son système complexe de 18 miroirs avant que l’appareil ne commence à le détecter premiers photons en février. ®