天体物理学者たちは、遠くの空を観測する望遠鏡で撮影された銀河を科学者が自動的に検出し、記述するのを助ける AI ソフトウェアを開発した。
モーフィアスとして知られるこのプログラムは、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のコンピューター科学者と天体物理学者によって2年かけて構築された。
Morpheusは、ニューラルネットワークを含む様々なコンピュータービジョンアルゴリズムを採用し、画像内の物体を宇宙の何もない背景から切り分け、検出された銀河をピクセル単位で分析して、円盤状、回転楕円体状、不規則形状などの種類を分類します。目標は、ペタバイト規模の画像を網羅し、人間よりもはるかに高速に遠く離れた銀河系を見つけることです。
このコードを詳述した論文が今週、The Astrophysical Journal に掲載された。
このソフトウェアは、天文データで広く使用されているFlexible Image Transport System（FITS）形式の画像をサポートしています。つまり、Morpheusは望遠鏡のデータをJPEGやPNGなどの他の形式に変換することなく、直接分析することができます。
プログラマーたちは、NASAのハッブル宇宙望遠鏡が撮影し、人間の天文学者によって確認された7,600個の銀河画像を用いてシステムを学習させた。コードを開発したブラント・ロバートソン氏は、The Register紙に対し、より明確な銀河については高い精度を実現していると語った。
「専門の天文学者が銀河の分類で合意した場合、モーフィアスの精度は天体の分類にもよりますが、82～98%です」と彼は述べた。「天体を検出する場合、モーフィアスはモデルの学習に使用した調査データ内の銀河の98%以上を復元します。」言い換えれば、銀河がぼやけて見えたり、特に奇妙な形をしていたりする場合は、うまく機能しない可能性がある。
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Morpheusのコードはこちらから入手できますが、スーパーコンピュータが手元にない限り、それほど速く実行できないでしょう。幸いなことに、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のチームがLuxというシステムを開発しています。これは「それぞれ32GBのNvidia V100 GPUを2基搭載した数十のノード」で構成されています。
「コードを使いやすくしようと努力しています。既存のデータでMorpheusを使用する方法を示すJupyterノートブックの形でチュートリアルを提供しています」とロバートソン氏はEl Regに語った。
このコードは必要に応じてCPUでも動作しますが、GPUでの使用に最適化されています。自宅のシステムにゲーム用のNvidia GPUを搭載し、GPU対応版のTensorFlowを利用できる場合は、このモデルからかなり優れたパフォーマンスを得ることができます。
天文学と天体物理学の教授であるロバートソン氏は、コンピュータサイエンスの大学院生であるライアン・ハウゼン氏と協力してこのフレームワークを構築しました。彼らは、このフレームワークが将来の宇宙と時間のレガシーサーベイ（LSST）のデータにも利用できるようになることを期待しています。このサーベイは、チリで建設中のヴェラ・C・ルビン天文台の完成に伴い、2022年に開始される予定です。
LSSTは、3.2ギガピクセルのカメラを搭載した口径8メートルの大型望遠鏡を用いて、10年間にわたり南半球全体を3日ごとに撮影します。200ペタバイトのデータを取得すると予想されています。宇宙の写真は美しいものですが、画像の中に数十億もの物体が写っているとなると、作業は退屈になり始めます。そこでAIによる自動化が求められるのです。
いずれにせよ、人間が一つ一つの画像を手作業で調べることはできない。「人間にはどうしてもできないことがあるので、今後数年間に大規模な天文調査プロジェクトからもたらされる膨大な量のデータをコンピューターで処理する方法を見つけなければならない」とロバートソン氏は述べた。
そこで Morpheus が役に立ちます。恒星や惑星の中から銀河を自動的に検出し、それぞれを種類別に分類してくれるので、科学者たちは少なくともコーヒーを飲むだけの自由時間を持つことができます。®
