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AI Vision consente di scoprire giovane galassia

Written by Salvatore Guaglianone on . Posted in 2 columns

nuove galassie con AI vision

Grazie al miglioramento tecnologico dei telescopi spaziali, e la loro elevata diffusione su tutto il pianeta, l’astronomia contemporanea può vantare una produzione enorme di immagini astronomiche da dover vagliare per la scoperta di nuove pianeti, stelle e galassie.

L’intelligenza artificiale ed in particolare la componete definita Computer Vision, sta permettendo la semplificazione della ricerca astronomica in quanto permette di vagliare una grande mole di dati, che altrimenti dovrebbero essere vagliati dagli stessi astronomi prolungando i tempi della ricerca stessa.
La Computer Vision viene molto fruttata nella ricerca di quei corpi celesti che essendo in fase di formazione o comunque di piccole dimensioni spesso sfuggono all’occhio analitico dell’astronomo.
Grazie proprio all’intelligenza artificiale è stata fatta una scoperta molto interessante ovvero la scoperta di una giovane galassia, questa è stata individuata tra 40 milioni di oggetti celesti questa è stata chiamata HSC J1631+4426, è lontana circa 430 milioni di anni-luce, la sua massa solare è pari a 0.8 milioni M¤ e paragonata alla via lattea è circa 1.000.000  più piccola, al livello semplicistico è come paragonare una mandorla con una utilitaria. La Computer Vision sta diventando sempre più fondamentale in campo astronomico, e l’analisi di milioni se non miliardi di dati permette a questa particolare intelligenza artificiale di migliorare ogni giorno il suo algoritmo per la ricerca di nuovi corpi celesti. L’apprendimento anche per questa nuova rete neuronale artificiale deve essere continua di fatti il sistema aveva identificato 27 candidati possibili come nuovi oggetti celesti ma soltanto 1 è stato identificato come giovane galassia, gli studiosi però comunicano che sono entusiasti della scoperta e che questa tecnologia aiuterà sicuramente la scienza astronomica.

La scoperta di galassie molto giovani è fondamentale per comprendere le modalità di formazione e dello sviluppo e delle stesse galassie. Questo perché la maggior parte delle galassie che si osservano in cielo o che si scoprono sono generalmente vecchie.

L’intelligenza artificiale in ambito astronomico mediante lo studio di nuovi algoritmi nonostante le scoperte non dà cenno di fermarsi di fatti a maggio 2020 sul “The Astrophisical Jurnal” è stato pubblicato il nuovo modello di Computer Vision denominato Morpheus che mediante la classificazione morfologica pixel per pixel riesce ad identificare i corpi celesti ed addirittura identificare dei possibili falsi positivi.

Immagini nitide con AI Vision

Written by Salvatore Guaglianone on . Posted in 2 columns

AI Vision immagini nitide

È stata sviluppata una nuova rete neurale artificiale, Pulse, questa permette di trasformare le immagini sfocate, in immagini ad alta definizione migliorando addirittura di 64 volte la risoluzione.

Questo nuovo strumento è stato sviluppato dai ricercatori della Duke University e portato a conoscenza al mondo scientifico durante l’International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition dal 14 al 19 giugno 2020

 L’algoritmo è stato sperimentato con i volti delle persone, e riesce a delineare le caratteristiche del volto con una risoluzione mai raggiunta, una tecnologia simile era stata già sviluppata ma con un miglioramento massimo dell’immagine di 8 volte.
Il sistema può convertire un’immagine di 16×16 pixel di una faccia in 1024 x 1024 pixel in pochi secondi, aggiungendo più di un milione di pixel, simile alla risoluzione HD. Dettagli come pori, rughe e ciocche di capelli, che sono irrilevanti nelle foto a bassa risoluzione, diventano nitide nelle versioni generate con Pulse.
L’algoritmo sfrutta una base di dati, che nel test specifico sono centinaia di volti in alta risoluzione, questi vengono ridotti alle stessa risoluzione dell’immagine in input, ne verifica le somiglianze ed incrementa i singoli punti (pixel) dell’immagine in input, generando un’immagine ad alta risoluzione con caratteristiche molto simile al volto originale.
Cynthia Rudin, la direttrice del progetto ha dichiarato che il sistema non è infallibile, ma riesce a fornire un risultato di sicuro plausibile per il riconoscimento di individui come ad esempio da un fermo-immagine di una videocamera di videosorveglianza.

Questo sistema testato con dei volti di persone in realtà potrebbe essere utilizzato con diverse tipologie di immagine come mediche, microscopiche, astronomiche, satellitari e tanto altro.

Rudin, uno studente che ha lavorato a questo progetto ha affermato: “Abbiamo utilizzato uno strumento di apprendimento automatico chiamato generative adversarial network, o GAN, in cui due reti neurali artificiali collaborano per restituire un’immagine realistica del volto e questo sistema tende a migliorare con l’esperienza”.