Sztuczna inteligencja wytropi soczewki grawitacyjne

218

Obrazy odległych galaktyk, zniekształcone przez silne soczewki grawitacyjne, to wizualnie najbardziej nieszablonowe zjawiska fotografowane przez teleskopy. Ich automatyczna detekcja z wielu względów jest trudna. Podczas międzynarodowych warsztatów w Warszawie, dedykowanych uczeniu maszynowemu, naukowcy z Narodowego Centrum Badań Jądrowych zademonstrowali modele teoretyczne i oprogramowanie, które z wysoką skutecznością i wiarygodnością radzą sobie z tym zadaniem.

W najbliższych latach astronomowie spodziewają się napływu ogromnej liczby zdjęć, głównie z wielkoskalowych przeglądów nieba. Obfity materiał obserwacyjny daje nadzieję na przełomowe odkrycia, wymaga jednak opracowania zautomatyzowanych narzędzi do analizy obrazu, zdolnych wiarygodnie klasyfikować obiekty astronomiczne uwiecznione na fotografiach.

Narodowe Centrum Badań Jądrowych (NCBJ) ma już swój wkład na tym polu: naukowcy ze Świerka stworzyli i przetestowali zestaw modeli zbudowanych na sieciach neuronowych i wytrenowanych pod kątem detekcji silnych soczewek grawitacyjnych. Osiągnięcie przedstawiono m.in. na współorganizowanych przez NCBJ międzynarodowych warsztatach WMLQ 2022 (International Workshop on Machine Learning and Quantum Computing Applications in Medicine and Physics), poświęconych doskonaleniu metod maszynowego uczenia i ich zastosowaniom w fizyce i medycynie.

„Silne soczewkowanie grawitacyjne jest zjawiskiem tak trudnym do zauważenia, że jeszcze pięć lat temu w całym kosmosie znaliśmy zaledwie jego kilkaset przypadków” – mówi doktorant Hareesh Thuruthipilly (NCBJ), pierwszy autor artykułu opublikowanego na łamach czasopisma naukowego Astronomy & Astrophysics. „Fotografie z właśnie rozpoczynających się przeglądów nieba powinny w ciągu dekady zwiększyć tę liczbę do setek tysięcy. Jest jednak warunek: muszą powstać narzędzia, które zoptymalizują pracę astronomów. My demonstrujemy, że nasze modele teoretyczne i oprogramowanie już teraz są w stanie wiarygodnie wykrywać kandydatów na silne soczewki grawitacyjne.”

Soczewki grawitacyjne są konsekwencją ogólnej teorii względności, w której masa jest jedną z wielkości fizycznych zdolnych do zakrzywiania czasoprzestrzeni. Tory ruchu fotonów, w płaskiej czasoprzestrzeni prostoliniowe, w czasoprzestrzeni wokół dużej masy ulegają wygięciu, co u obserwatora wywołuje wrażenie, jakby nadlatywały z nieco innych kierunków niż pierwotny.

Zwykła soczewka skupiająca odchyla promień świetlny tym bardziej, im bardziej jest on odle¬gły od jej osi optycznej. Soczewka grawitacyjna działa inaczej: odchylenie promienia świe¬tlnego jest tym większe, im jest on bliższy centrum soczewki. Cecha ta powoduje, że obrazy soczewkowanych obiektów rozmywają się w mniej lub bardziej powyginane smugi. Przy optymalnym ustawieniu, gdy z punktu widzenia obserwatora soczewka skupia promienie świetlne mijające ją z każdej strony, obraz soczewkowanego obiektu zostanie rozciągnięty w krąg nazywany pierścieniem Einsteina. Wpływ obiektów o małych masach na kształt czasoprzestrzeni jest znikomy. Gdy jednak obiektem soczewkującym staje się galaktyka o masie rzędu wielu miliardów mas Słońca, można się spodziewać spektakularnych widoków. Jednak w praktyce detekcja jest tak trudna, że pierwszy obiekt soczewkowany grawitacyjnie zauważono dopiero w 1979 roku.

„Obrazy soczewkowania tworzy zaledwie jedna masywna galaktyka na dziesięć tysięcy” przedstawia skalę wyzwań mgr Thuruthipilly. „Kształty tych obrazów są niesztampowe, a duża odległość powoduje, że na fotografiach mają one małe rozmiary i nie najlepszą jasność. Ponadto w przytłaczającej liczbie przypadków ustawienie soczewkującej galaktyki i obiektu za nią nie jest optymalne i widać jedynie strzępy smug. Jakby kłopotów było mało, czasami w soczewkowanie zamieszana jest nie jedna galaktyka, lecz kilka, co skutkuje dodatkowymi deformacjami obrazu.” W celu ustalenia optymalnych metod detekcji soczewek grawitacyjnych, zespół z NCBJ przygotował pięć modeli zbudowanych na stosunkowo prostych sieciach neuronowych (konwolucyjnych) oraz 21 modeli działających na sieciach bardziej złożonych (z mechanizmem samouwagi). Każdy model trenowano oddzielnie na bazie 18 tysięcy obrazów przedstawiających symulowane soczewki grawitacyjne. Ostatecznie skuteczność sieci sprawdzano na wygenerowanych komputerowo stu tysiącach zdjęć z bazy Bologna Lens Challenge, dla utrudnienia uzupełnionych o rzeczywiste zdjęcia z przeglądu nieba Kilo Degree Survey (KiDS).

„Sieci neuronowe z samouwagą spisały się wyraźnie lepiej” – mówi dr Adam Zadrożny z Zakładu Astrofizyki NCBJ. „Już przy trzech mili¬nach parametrów osiągały wyniki porównywalne z rezultatami sieci konwolucyjnych o 23 milionach parametrów. Identyfikacja kandydatów była poprawna w ponad dziewięciu przypadkach na dziesięć. Wyniki naszych prac sugerują więc, że w zakresie detekcji silnych soczewek grawitacyjnych przyszłość należy do modeli z samouwagą.”

Wykrycie dużej liczby silnych soczewek grawitacyjnych ma znaczenie przy ustalaniu zakresu stosowalności ogólnej teorii względności oraz w badaniach nad ewolucją Wszechświata. Obecnie niewielka liczba takich soczewek nie pozwala używać ich do szacowania wartości najważniejszych parametrów kalibrujących współczesne modele kosmologiczne. Jeśli jednak zautomatyzowne metody detekcji jakościowo poszerzą pulę znanych soczewek, przed kosmologami otworzy się nowe źródło informacji.

dr Marek Pawłowski

Rzecznik NCBJ

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Proszę wpisać komentarz!
Please enter your name here