Исследователи из университете Хартфордшира (University of Hertfordshire), Великобритания, создали компьютер, снабженный системой искусственного интеллекта, который способен брать снимки глубин космического пространства и самостоятельно, без любой помощи человека в этом деле, идентифицировать и классифицировать галактики, видимые на этих снимках. Такая технология распознавания должна стать основой будущих роботизированных инструментов, которые не только сами смогут заниматься изучением Вселенной, но и будут самостоятельно определять наличие злокачественных опухолей на рентгеновских снимках, выявлять скрытое в багаже оружие или самодельные взрывные устройства.

Взяв за основу верхнее из двух приведенных изображений, компьютерная система способна распознать практически все показанные на нем галактики и определить их тип, отнеся некоторые из них к типу эллиптических галактик (желтый цвет) или к типу спиральных галактик (синий цвет).

Это достаточно серьезное достижение из-за того, что

компьютер делает это почти интуитивным способом, так, как это делают люди. В принципе, использование компьютерных алгоритмов для классификации космических объектов на изображениях является достаточно распространенным делом, но новая система является первой, которая может это делать совершенно самостоятельно.

Технология, ставшая основой этой системы, называется «самостоятельное машинное изучение» (unsupervised machine learning), она является уникальной разработкой, на которую был потрачен год времени ученых-астрономов и программистов университета Хартфордшира.

Искусственный интеллект системы берет снимки, сделанные космическим телескопом Hubble и другими телескопами, обнаруживает и классифицирует галактики, составляя их список и сопоставляет эти данные с данными космического каталога, выявляя галактики, которые были пропущены при составлении каталога.

Рис. 1.

Использованные технологии позволяют компьютеру выделить отдельные объекты и классифицировать их по ряду признаков. Это, в принципе, могут сделать и обычные программы, построенные на линейных алгоритмах. Но, новая система с каждым разом улучшает свои способности к распознаванию и классификации, обучаясь во время своей работы.

«Ключевым аспектом новой системы является ее самостоятельность. С самого начала мы ее только немного обучили тому, как правильно смотреть на космические изображения» – рассказывает Джим Гич (Jim Geach), один из исследователей, – «Дальше система работала сама, постоянно совершенствуя свои способности. И в результате она стала работать быстрей и точней, нежели, чем человек, подверженный иногда неконтролируемому колебанию его восприятия».

В ближайшем времени ученые собираются приспособить разработанную ими технологию к использованию в совершенно иных, нежели астрономия, областях – для увеличения интеллектуальных способностей автомобилей-роботов, в медицине, в системах безопасности и везде там, где требуется четкая идентификация объектов на изображениях, получаемых с камер и датчиков.

«Наша технология может быть использована совместно с ультразвуком, микографией, компьютерной томографией, MRI-сканерами и другими технологиями, которые создают изображения, на которых требуется искать определенные образы. Ключевой особенностью всего этого является то, что алгоритм способен определять даже самые незначительные характерные особенности, которые обычный человек пропустит в большинстве случаев» – рассказывает Джим Гич, – «Во время своей работы машина постоянно самообучается и, в конце концов, ее работа достигнет максимального предела эффективности и точности, предела, который не сможет достичь ни один из живых людей».