GPU Destekli Derin Öğrenme Sayesinde James Webb Uzay Teleskobu’ndan Çarpıcı Görüşler Geliyor

GPU Destekli Derin Öğrenme Sayesinde James Webb Uzay Teleskobu’ndan Çarpıcı Görüşler Geliyor


NVIDIA GPU’ları, James Webb Uzay Teleskobu’ndan gelen verileri yorumlamada önemli bir rol oynayacak ve NASA, önümüzdeki ay 10 milyar dolarlık bilimsel enstrümandan ilk tam renkli görüntüleri yayınlamaya hazırlanıyor.

Teleskopun, toplam 21 fit 4 inçlik bir alana yayılan 18 adet birbirine kenetlenmiş altıgen aynadan oluşan ikonik dizisi, bugüne kadarki herhangi bir araçtan çok daha derinlere ve evrenin geçmişine daha derinden bakabilecek ve gelecek yıllardaki keşiflerin kilidini açabilecek. .

UC Santa Cruz Astronomi ve Astrofizik Profesörü Brant Robertson, GPU destekli derin öğrenmenin, Dünya’dan bir milyon mil uzakta bulunan devrim niteliğindeki teleskoptan gelen verileri işlemeye yönelik en yüksek profilli çabaların birçoğunda önemli bir rol oynayacağını açıklıyor.

JWST’nin yarattığı benzeri görülmemiş fırsatlardan yararlanmak için AI kullanma çabalarında lider bir rol oynayan Robertson, “JWST, evreni daha önce hiç görmediğimiz yeni bir şekilde görmemizi sağlayacak” dedi. “Yani gerçekten heyecan verici.”

Yüksek Riskli Bilim

Geçen yılın sonlarında, Robertson, otuz yıl boyunca geliştirilen ve bilimin öncülüğünü tanımlayan araçlarla yüklü olan teleskopun piyasaya sürülmesinden sonra gergin bir şekilde milyonlarca kişi arasındaydı.

JWST’nin Noel Günü fırlatması planlanandan daha iyi gitti ve teleskopun bir LaGrange noktasına kaymasına izin verdi – uzayda bir nesnenin süresiz olarak “park etmesine” izin veren bir tür yerçekimi girdabı – ve teleskopun kullanılabilir ömrünü 10 yıldan fazla uzattı.

Robertson, “Fantastik bir şekilde çalışıyor” diyor. “Bütün işaretler, bunun bilim için muazzam bir tesis olacağı yönünde.”

Yapay Zeka Yeni Keşiflere Güç Katıyor

UC Santa Cruz’daki hesaplamalı astrofizik grubuna liderlik eden Robertson, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde sınıflandırmak için AI’yı kullanan ve giderek artan bir dizi disiplinde yeni nesil bilim adamları arasında yer alıyor. en son nesil bilimsel araçlardan.

Robertson, “Yapay zeka ve makine öğreniminin harika yanı, bu kararları sizin için daha az uygulamalı ve daha çok tanımladığınız bir dizi metriğe dayalı olarak verecek şekilde bir modeli eğitebilmenizdir” dedi.

GPU Destekli Derin Öğrenme Sayesinde James Webb Uzay Teleskobu'ndan Çarpıcı Görüşler Geliyor
JWST UCSC gökbilimci Brant Robertson ve ekibinin yıllardır üzerinde çalıştığı gökada araştırmaları hazırlıklarının bir parçası olan JADES gökada araştırmasının bir bölümünün simüle edilmiş görüntüsü. (İmaj kredisi: JADES İşbirliği)

Ryan Hausen, Ph.D. ile çalışmak UC Santa Cruz’un bilgisayar bilimi bölümünde öğrenci olan Robertson, galaksiler gibi astronomik nesneleri, Morpheus adını verdikleri, teleskoplardan piksel piksel akan ham verilere dayalı olarak sınıflandıran bir derin öğrenme çerçevesinin oluşturulmasına yardımcı oldu.

Hubble Uzay Teleskobu’ndan gelen görüntüleri sınıflandırmak için hızla önemli bir araç haline geldi. O zamandan beri Morpheus üzerinde çalışan ekip önemli ölçüde büyüyerek UC Santa Cruz’da yaklaşık yarım düzine kişiye ulaştı.

Araştırmacılar, Morpheus’u çeşitli platformlarda hızlandırmak için NVIDIA GPU’ları kullanabilir. NVIDIA DGX İstasyonu masaüstü yapay zeka sisteminden birkaç düzine NVIDIA V100 Tensor Core GPU ile donatılmış küçük bir bilgi işlem kümesine ve Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı’ndaki Summit süper bilgisayarında binlerce GPU çalıştıran karmaşık simülasyonlara kadar.

Üçlü Yüksek Profilli Projeler

Şimdi, 12 Temmuz’da yayınlanacak olan JWST’nin ilk bilim verileriyle birlikte çok daha fazlası geliyor.

Robertson, “Aynı çerçeveyi, ilk yıl yapılacak tüm büyük galaksi dışı JWST araştırmalarına uygulayacağız”.

Robertson, JWST’nin ilk yılı için seçilen en büyük genel gözlemci programı olan COSMOS-Webb programı aracılığıyla evrenin en eski yapısını haritalayacak olan yaklaşık 50 araştırmacıdan oluşan bir ekip arasında yer alıyor.

GPU Destekli Derin Öğrenme Sayesinde James Webb Uzay Teleskobu'ndan Çarpıcı Görüşler Geliyor
UCSC araştırmacıları tarafından yapılan simülasyonlar, erken evrendeki galaksilerin dağılımını haritalamak için JWST’nin nasıl kullanılabileceğini gösterdi. Bu görüntünün arka planındaki ağ benzeri yapı karanlık maddedir ve sarı noktalar ankette tespit edilmesi gereken galaksilerdir. (İmaj kredisi: Nicole Drakos)

200 saatten fazla bir süre boyunca COSMOS-Webb programı, çok bantlı, yüksek çözünürlüklü, yakın kızılötesi görüntüleme ve orta kızılötesinde benzeri görülmemiş 32.000 gökada ile yarım milyon gökadayı araştıracak.

Robertson, “COSMOS-Webb projesi, öngörülebilir gelecekte JWST ile yürütülecek en büyük bitişik alan araştırmasıdır” dedi.

Robertson ayrıca, benzeri görülmemiş derinlikte kızılötesi görüntüleme ve spektroskopi üretmek için JWST Gelişmiş Derin Ekstragalaktik Araştırma veya JADES’in yönetim kurulunda hizmet vermektedir. Robertson ve ekibi, Morpheus’u anketin bulgularını sınıflandırmak için görevlendirecek.

Robertson ve ekibi, yapay zeka ve makine öğrenimi sınıflandırma yeteneklerini çabaya dahil etmek için PRIMER adlı başka bir ankete de katıldı.

Yıldızları İncelemekten Kendimizi İncelemeye

Tüm bu çabalar, insanlığın evrenimizi her zamankinden çok daha fazla araştırmasına ve anlamasına yardımcı olmayı vaat ediyor. Ama belki de Robertson’ın Morpheus için bulduğu en şaşırtıcı uygulama burada, evde.

Robertson, “Morpheus’u uydu verilerine geri dönmek ve zaman içinde Kuzey Atlantik’te ne kadar deniz buzu bulunduğunu otomatik olarak hesaplamak için eğittik” dedi ve bilim adamlarının iklim değişikliğini daha iyi anlamalarına ve modellemelerine yardımcı olabileceğini ekledi.

Sonuç olarak, evrenimizin tarihini daha iyi anlamamıza yardımcı olmak için geliştirilen bir araç, yakında kendi küçük yerimizin geleceğini daha iyi tahmin etmemize yardımcı olabilir.

ÖZEL GÖRÜNTÜ KREDİSİ: NASA


Kaynak : https://blogs.nvidia.com/blog/2022/06/08/deep-learning-james-webb-space-telescope/

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

SMM Panel