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不止生成貓咪照片,GAN還在幫助天文學(xué)家生成史上最清晰的星系圖像

本文作者: 圖普科技 2017-03-02 16:55
導(dǎo)語:一群瑞士的研究人員發(fā)現(xiàn)我們現(xiàn)在可以通過“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”打破過去的限制,進(jìn)而在光學(xué)天文學(xué)領(lǐng)域?yàn)榭茖W(xué)家們提供有史以來最清晰、輪廓分明的星系圖像。

雷鋒網(wǎng)按:本文由圖普科技工程師翻譯自《Neural networks promise sharpest ever images》,雷鋒網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)文章。 

不止生成貓咪照片,GAN還在幫助天文學(xué)家生成史上最清晰的星系圖像

上圖向我們分別展示了一個(gè)原始星系的圖像(左邊第一張),經(jīng)過退化處理了的星系圖像(左起第二張),經(jīng)GAN修復(fù)的星系圖像(左起第三張),以及之前的最先進(jìn)的技術(shù)——“反卷積”技術(shù)加工完成的星系圖像(右邊第一張)。

天文望遠(yuǎn)鏡是天文學(xué)使用的主要儀器,通常情況下會(huì)受到其自身鏡片或鏡頭大小的限制。望遠(yuǎn)鏡在很大程度上會(huì)受到其鏡頭或鏡片的直徑,也就是所謂的“光圈”,的限制。簡單來說,鏡頭直徑越大,望遠(yuǎn)鏡能集中的光就越多,天文學(xué)家對(duì)微小物體的偵探和觀察就越清楚。那奎斯特抽樣定理(又稱采樣定理)對(duì)分辨率的限制問題進(jìn)行了闡述,該定理說明采樣頻率與信號(hào)頻譜之間的關(guān)系。

Kevin Schawinski,蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的教授,帶領(lǐng)著他的瑞士研究團(tuán)隊(duì),使用當(dāng)前最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)去挑戰(zhàn)望遠(yuǎn)鏡的“光圈限制”。他們向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入能模仿大腦神經(jīng)元的計(jì)算方法,以及星系的具體形象,然后讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)恢復(fù)一張模糊的圖像,把它變成一張清晰的圖像。跟人類一樣,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是需要通過一些例子(在這里的例子指的就是同一星系的模糊圖像和清晰圖像)來學(xué)習(xí)和掌握這個(gè)技術(shù)的。

他們?cè)谧约旱南到y(tǒng)中使用了兩個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)正流行于機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的新興方法——GAN(Generative Adversarial Network,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))。值得一提的是,對(duì)這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練在一臺(tái)高性能電腦上只需要幾個(gè)小時(shí)就能完成。

經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別和重構(gòu)那些望遠(yuǎn)鏡無法解決的特征,比如恒星形成區(qū)域、星系中的塵埃帶等等。科學(xué)家們通過與原始高分辨率的圖像的對(duì)比檢查來測(cè)試其性能,發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是到現(xiàn)在為止科學(xué)家們所使用過的、最好的恢復(fù)圖像特征的方法,它比前幾年用于提高哈勃太空望遠(yuǎn)鏡圖像分辨率的“反卷積”技術(shù)還要完備。《皇家天文協(xié)會(huì)月刊》記錄了這一全新的研究工作。

Schawinski認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用是一個(gè)巨大的進(jìn)步,他說道:

我們可以重溫那些僅憑長年望遠(yuǎn)鏡觀察來展開的天文調(diào)查,觀察其更多的細(xì)節(jié),然后獲得更多關(guān)于星系結(jié)構(gòu)的新發(fā)現(xiàn)。我們完全有可能將這一技術(shù)應(yīng)用到來自哈勃太空望遠(yuǎn)鏡,或是來自即將問世的“James Webb太空望遠(yuǎn)鏡”的那些深度圖像,進(jìn)而更多地了解最早期的宇宙架構(gòu)。

張策教授,專攻計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的項(xiàng)目合作者同樣看到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大潛力,他表示:

大量的天文學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算機(jī)專家來說一直都具有強(qiáng)大的吸引力。然而,當(dāng)一個(gè)全新的技術(shù)產(chǎn)生時(shí),比如說機(jī)器學(xué)習(xí),天體物理學(xué)確實(shí)可以為之提供一個(gè)龐大的測(cè)試床用于應(yīng)對(duì)最基本的計(jì)算問題,但在研究工作中,我們應(yīng)該如何用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來整合并且利用那些人類上千年來積累的研究成果呢?我們希望可以通過與Kevin的合作,很好地解決這個(gè)問題。

這一項(xiàng)目的成功,預(yù)示著天體物理學(xué)領(lǐng)域的未來發(fā)展方向——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。這就意味著在天體物理學(xué)中,各類知識(shí)和信息將能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中,而不是從人工制造的物理模型中整合出來。

現(xiàn)在,蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院正在space.ml上著手準(zhǔn)備一個(gè)開源項(xiàng)目,與全球研究者合作開展這一項(xiàng)跨學(xué)科(天體物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué))的開創(chuàng)性工作。

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不止生成貓咪照片,GAN還在幫助天文學(xué)家生成史上最清晰的星系圖像

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