Científicos de todo el mundo se están preparando para estudiar las primeras imágenes tomadas por el telescopio espacial James Webb, que se publicarán el 12 de julio.

Algunos astrónomos operan algoritmos de aprendizaje automático sobre datos para detectar y clasificar galaxias en el espacio profundo en una escala nunca antes vista. Brand Robertson, profesor de astronomía en la Universidad de California en Santa Cruz en los Estados Unidos, espera que las fotografías del telescopio conduzcan a eso. Mejoras Esto nos ayudará a comprender mejor cómo surgió el universo hace unos 13.700 millones de años.

«Los datos de JWST son emocionantes porque presentan una ventana sin precedentes al universo infrarrojo, con una resolución con la que hemos soñado hasta ahora», dijo. Registro. Robertson ayudó a desarrollar Morpheus, un modelo de aprendizaje automático entrenado para perforar píxeles, extraer objetos borrosos con forma de burbuja del abismo del espacio, determinar si estas estructuras son galaxias y, de ser así, a qué tipo pertenecen.

El software se utilizará como parte del proyecto COSMOS-Webb, el proyecto más grande y ambicioso que emprenderá el telescopio en su primer año. Robertson y un equipo de unos 50 investigadores estudiarán medio millón de galaxias de una parte del cielo; A medida que estas estructuras comenzaron a albergar estrellas, buscaron galaxias antiguas y completamente desarrolladas para explorar cómo se formó la materia oscura con el tiempo y usaron software para automatizar este proceso.

Una combinación de emisiones individuales tomadas del telescopio espacial Hubble de 2003 a 2012. Asistencia de imagen: NASA / ESA … Haga clic para ampliar

Robertson y sus colegas han actualizado Morpheus según los datos de JWST. «Ahora tenemos modos de enfoque integrados que nos permiten categorizar grandes áreas de imágenes a la vez, lo que resulta en una velocidad de aproximadamente cien veces. El nuevo Morpheus puede clasificar imágenes más grandes de manera más rápida y confiable que antes», nos dijo.

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La última versión del software tiene nuevas capacidades de procesamiento de imágenes, como el desvío de objetos astronómicos que parecen superponerse en el cielo, explicó.

Como JWST ofrece una visión del universo más amplia y profunda que nunca, estas habilidades serán útiles y cada imagen tendrá muchas estructuras que no se pueden explorar manualmente a simple vista. Morpheus se entrenó inicialmente en 7.600 galaxias tomadas por el telescopio espacial Hubble de la NASA, y Robertson cree que necesita volver a entrenarse para transformar mejor los datos de JWST.

«Primero intentaremos usar Morpheus en los datos de JWST sin volver a entrenar, y luego verificaremos el rendimiento de los objetos en el cielo donde están presentes tanto los datos de Hubble como los de JWST», nos dijo.

«Los datos de JWST están en rojo. Tenemos que volver a entrenar a Morpheus en función de los datos de JWST dado que la amplia gama de longitudes de onda y la función de propagación de puntos, básicamente el aspecto de una estrella a través de la óptica telescópica, es diferente del Hubble».

Morpheus UC se ejecuta en la supercomputadora de Santa Cruz luxCual Armado Los 80 nodos de cómputo solo de CPU tienen cada uno dos procesadores Intel Cascade Lake Xeon de 20 núcleos y los 28 nodos solo de GPU son dos GPU Nvidia V100. «Una vez que los datos están disponibles, ejecutar Morpheus en todas las películas de JWST solo toma un máximo de unos pocos días en Lux», dijo Robertson.

El tan esperado telescopio de $ 10 mil millones se lanzó el día de Navidad del año pasado después de repetidos retrasos. Antes de que el instrumento comenzara a detectar sus primeros fotones en febrero, el controlador de piso pasó varios meses refinando su intrincada estructura de 18 cristales. ⁇

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