你知道一億有多大嗎？科學家開發了一種名為Morpheus的強大新計算機程序，即人工智能AI算法，該程序可以逐個像素地分析天文圖像數據，以識別和分類來自天文觀測大量數據集中的所有星系和恆星。Morpheus是一個深度學習框架，融合了為圖像和語音識別等應用開發的各種人工智能技術。加州大學聖克魯斯分校計算天體物理研究小組負責人、天文學和天體物理學教授布蘭特·羅伯遜(Brant Robertson)表示：
天文學數據集的快速增長，使得自動化一些傳統上由天文學家完成的任務變得至關重要。有些事情我們人類根本做不到，所以必須想辦法利用計算機來處理未來幾年將從大型天文觀測項目中獲得的海量數據。羅伯遜與瑞安·豪森(Ryan Hausen)合作，後者是加州大學巴斯金工程學院的計算機科學研究生，在過去兩年裡開發並測試了Morpheus。其研究結果現已發表在《天體物理學》期刊上，豪森和羅伯遜也公開發布了Morpheus代碼。
星系的形態，從像我們銀河系這樣的旋轉盤狀星系，到無定形的橢圓形星系，都可以告訴天文學家星係是如何隨著時間推移而形成和演化的。大規模的觀測，例如將在智利正在建設的維拉·魯賓天文台進行的遺產時空觀測(LSST)，將產生大量的圖像數據，羅伯遜已經參與瞭如何利用這些數據來理解星系形成和演化的規劃。LSST將使用32億像素的相機，每晚拍攝800多張全景圖像，每週兩次記錄整個可見天空。
想像一下，如果你去找幾個天文學家，要求他們對數十億個天體進行分類，他們怎麼可能做到這一點？現在新研究將能夠自動對這些天體進行分類，並利用這些信息來瞭解星系的演化。其他天文學家已經使用深度學習技術對星系進行分類，但之前的努力通常涉及修改現有圖像識別算法，研究人員向算法提供要分類星系的精選圖像，所以研究人員專門為天文圖像數據從頭開始建造了Morpheus，該模型使用天文學家使用的標準數字文件格式的原始圖像數據作為輸入。
像素級分類是Morpheus的另一個重要優勢，對於其他模型，你必須知道那裡有什麼東西，並向模型提供一張圖像，它會立即對整個數據集的星系進行分類。Morpheus會為你發現星系，並逐個像素地處理，所以它可以處理非常複雜的圖像，你可能會在圓盤旁邊看到一個球體。對於有中心凸起的圓盤，它會單獨對凸起進行分類，所以它的功能非常強大。為了訓練深度學習算法，研究人員使用了2015年一項研究中的信息，在那項研究中，數十名天文學家對來自CANDELS項目哈勃太空望遠鏡圖像中大約1萬個星系進行了分類。
然後，將Morpheus應用於來自哈勃遺留領域的圖像數據，這些數據結合了幾次哈勃深場觀測所獲得的觀測結果。當Morpheus處理一張天空區域的圖像時，它會生成一組新的天空部分圖像，其中所有對像都根據它們的形態進行顏色編碼，將天文對象與背景分開，並識別點源(恆星)和不同類型的星系。輸出包括每個分類的置信度級別。該程序在加州大學洛杉磯分校的lux超級計算機上運行，可以快速生成對整個數據集的逐個像素分析。
