Международная группа ученых в области астрофизики и машинного обучения представила новый метод поиска малых небесных тел YOSO — «You Only Stack Once». Технология на основе искусственного интеллекта позволяет находить сверхтусклые объекты на границах Солнечной системы. Об этом сообщает ixbt.com.
Традиционные методы поиска астероидов требуют перебора тысяч вариантов скоростей и направлений движения объекта для обработки архивов снимков неба. Алгоритм YOSO использует другой подход — он анализирует изменения яркости каждого пикселя во времени и объединяет серию снимков в один итоговый кадр всего один раз. В основе метода лежит Гауссовский фильтр движения, который превращает перемещение объекта в отчетливый визуальный след.
Для распознавания этих следов ученые применили архитектуру глубокого обучения YOLOv8-L. Нейросеть обучили на 16 000 изображений, содержащих как дефекты съемки, так и синтетические объекты. Система анализирует один кадр менее чем за 11 миллисекунд и успешно игнорирует помехи, которые раньше требовали проверки человеком.
Эффективность алгоритма проверили на реальных данных проекта DEEP, полученных с телескопа имени Виктора Бланко в Чили. YOSO обнаружил 11 новых транснептуновых объектов и 216 других движущихся тел. Искусственный интеллект смог идентифицировать даже объект, который ранее был пропущен классическими алгоритмами из-за сложного фона. Многоступенчатый фильтр обеспечивает чистоту итогового каталога на уровне 99%.
Разработчики, среди которых специалисты из Института DiRAC Вашингтонского университета и Лаборатории реактивного движения NASA, считают YOSO инструментом для «эры больших данных». Технология подходит для быстрой фильтрации данных с Обсерватории имени Веры Рубин, а также для будущих космических миссий, таких как NEO Surveyor. Использование YOSO на борту спутника позволит передавать на Землю уже обработанные кадры, что снизит нагрузку на каналы связи.
«В эпоху Big Data перенос нагрузки на интеллектуальное распознавание — это единственный путь исследования предельно слабых сигналов», — резюмируют архитекторы цифровой астрономии.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.