104
правки
Изменения
Нет описания правки
[[Категория: Машинное обучение]]
[[Категория: Практическое применение машинного обучения]]
== Машинное обучение в астрономии ==
Астрономия переживает стремительный рост объема и сложности данных. Существует множество проектов, исследующих и собирающих многоспектральные изображения неба, разновременную и многоволновую информацию, например, [https://www.sdss.org/ Слоановский цифровой небесный обзор] (англ. ''Sloan Digital Sky Survey, SDSS]''). СоответственноТакие проекты предоставляют оцифрованные изображения неба, соответственно, в последние годы алгоритмы машинного обучения становятся все более популярными среди астрономов и в настоящее время используются для решения самых разнообразных задач; причиной этому служит большое количество доступных данных. В этой статье кратко приводится практическая информация о применении инструментов машинного обучения к астрономическим данным. === Классификация астрономических объектов по изображениям ===Наличие в наборах данных большого количества объектов одного типа, но различных подтипов позволяет применить машинное обучение для решения задачи классификации на этих объектах.==== Морфологическая классификация галактик ====[[Файл:hubbleTuningFork.jpg|300px|thumb|right|Классификация галактик, [https://ru.wikipedia.org/wiki/Последовательность_Хаббла последовательность Хаббла]]]Одной из самых популярных тем классификации является морфологическая классификация галактик (англ. ''Morphology galaxy classification''), позволяющая разделить их на различные типы по визуальным признакам. Для обучения моделей, призванных решать эту задачу, часто используют набор данных [https://data.galaxyzoo.org/ Galaxy Zoo], который является результатом волонтерского сотрудничества (ручной классификации галактик). Существует множество работ на эту тематику, использующих различные алгоритмы машинного обучения, как то: [[ Дерево решений и случайный лес | случайные леса]]<ref>Baron, D., & Poznanski, D. 2017, MNRAS, 465,4530</ref>, [[ Метод_опорных_векторов_(SVM) | метод опорных векторов]]<ref> Huertas-Company, M., Rouan, D., Tasca, L.,Soucail, G., & Le F`evre, O. 2008, A&A, 478,971 </ref>, [[ Нейронные сети, перцептрон | нейронные сети]]<ref> Banerji, M., Lahav, O., Lintott, C. J., et al. 2010,MNRAS, 406, 342 </ref>. Применение подходов машинного обучения в этом случае довольно прямолинейно, а разница между работами состоит в основном в представлении данных, выборе гиперпараметров и признаков классификации. Дополнительной сложностью вышеприведённых и прочих работ на ту же тему являются визуальные ограничения имеющихся изображений, такие, как мерцание, смещение, размытие и [https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение красное смещение]. В настоящее время существуют методы, обеспечивающие вероятность неверной классификации объекта в задаче морфологической классификации галактик в <tex>0.005</tex><ref>Miller, A. A., Kulkarni, M. K., Cao, Y., et al.2017, AJ, 153, 73</ref>. Этой задачей следует заниматься, так как возможность находить тип галактик необходима для изучения их эволюции, а также является необходимым умением для множества задач наблюдательной космологии (англ. ''Observational cosmology''), например, для нахождения [https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_блеска кривых блеска]. [[Файл:galaxyClassificationComparison.png|700px|thumb|center|Точность классификации различных алгоритмов на данных Galaxy Zoo<ref>Barchi, P.H., de Carvalho, R.R., Rosa, R.R., Sautter, R.A., Soares-Santos, M., Marques, B.A.D., Clua, E., Gonçalves, T.S., de Sá-Freitas, C., Moura, T.C., 2020, Astronomy and Computing, 30, 100334</ref>]] ====Выявление аномалий====В астрономии могут использоваться [[ Дополнения конспектов по машинному обучению#Выявление аномалий с помощью случайного леса | методы поиска ]] трудно классифицируемых объектов выборки, например, для нахождения в больших объемах данных объектов, не похожих на большинство других, для отдельного их изучения. В частности, с помощью такого алгоритма можно найти необычные типы галактик<ref>Baron, D., & Poznanski, D. 2017, MNRAS, 465,4530</ref>.
=== [[Общие понятия#=Классификация задач машинного обучения | Обучение с учителем ]] ===В этом разделе рассматриваются алгоритмы, наиболее часто встречающиеся в научных работах астрономической тематики, звезд и примеры таких работ.==== Метод опорных векторов галактик====[[ Метод_опорных_векторов_(SVM) Файл:Unsupervised galaxy star classification.png|300px|thumb|right| Метод опорных векторов Распределение звезд, галактик и квазаров согласно меткам спектрометрических классов]] Классификация звезд и галактик (англ. ''support vector machine, SVMStar Galaxy Classification'') является популярным алгоритмом для решения задач базовым шагом любой классификациина звездах или галактиках, соответственно, имеет большое практическое значение.Астрономы используют метод опорных векторов для определения типа галактик по их морфологическим признакам Существует много работ на эту тему, связанных с машинным обучением, использующих различные алгоритмы: случайный лес<ref>Huertas-CompanyMiller, A. A., Kulkarni, M.K., Cao, RouanY., Det al.2017, TascaAJ, L.153,Soucail73</ref>, Gметод опорных векторов<ref>Kov ́acs, A., & Le F`evreSzapudi, OI. 20082015, A&AMNRAS, 478448,9711305</ref>, обучая модели на изображениях далёких галактик. Дополнительной сложностью вышеприведённой и прочих работ на ту же тему являются визуальные ограничения имеющихся изображенийнейронные сети<ref>Noble Kennamer, такиеDavid Kirkby, как мерцаниеAlexander Ihler, смещениеFrancisco Javier Sanchez-Lopez ; Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, размытие и [httpsPMLR 80:2582-2590, 2018.<//ruref>, алгоритмы кластеризации<ref>C. H. A.wikipediaLogan and S.orgFotopoulouA&A, 633 (2020) A154</wiki/Красное_смещение красное смещение]ref>.
=== Анализ астрономических явлений по спектральным данным== Cлучайные леса ===== Классификация корональных выбросов массы====[[Файл:Galaxy star features.png|300px|thumb|right|Список признаков объекта, использующийся в классификации звезд и галактик]][[ Дерево решений и случайный лес | Случайные леса ]] (англ. ''random forest'') используются Машинное обучение может быть использовано для решения задач классификации и регрессии. В пример можно привести следующие исследования:* Определение величины красного смещения по изображению<ref>Carliles''Qu, SM., Budav ́ariShih, TF., Heinis, SY., PriebeJing, CJ., &Szalay, Aet al. S'' Automatic Detection and Classification of Coronal Mass Ejections. 2010Sol Phys 237, ApJ, 712, 511419–431 (2006)</ref>* Классификация<ref>Bloom, J[https://ru. Swikipedia.org/wiki/Корональные_выбросы_массы корональных выбросов массы] на Солнце, Richardsопределения их силы, Jисточника и направления. WМетод состоит в выборке определенного набора параметров выброса по данным спектрометрического коронографа [https://en.wikipedia.org/wiki/Large_Angle_and_Spectrometric_Coronagraph LASCO], Nugent, P. Eа затем применения к этим данным метода опорных векторов.В таблице ниже приведены признаки корональных выбросов массы, et alна которых обучается алгоритм.2012, PASP, 124, 1175Здесь <tex dpi="130">A</reftex> кратковременных астрономических событий и [https:<tex dpi="130">A_p<//rutex> {{---}} области исследуемых изображений.wikipedia{| class="wikitable"|+ The properties of a CME region! No.org|| Description of the CME properties|-| 1 || The exposure time of the <tex dpi="130">LASCO </tex> image|-| 2 || The time interval between the current and the previous image|-| 3 || The pixel size of the LASCO image|-| 4 || The mean brightness value of the reference image|-| 5 || The mean brightness value of the current image|-| 6 || The mean brightness value of the running difference|-| 7 || The standard deviation of the running difference|-| 8 || The number of pixels for <tex dpi="130">A</tex>|-| 9 || The threshold for segmentingAfrom the running difference|-| 10 || The maximum height (arcsecs from disk center) of <tex dpi="130">A</tex>|-| 11 || The height of the center of <tex dpi="130">A</wikitex>|-| 12 || The minimum height of <tex dpi="130">A</Переменная_звезда переменных звезд]tex>|-* Классификация звезд и галактик| 13 || The starting angle of <reftex dpi="130">Miller, A</tex>. The angle is calculated from North 0 clockwise|-| 14 || The angle of the center of <tex dpi="130">A</tex>|- | 15 || The ending angle of <tex dpi="130">A</tex>|-| 16 || The angular width of <tex dpi="130">A</tex>|-| 17 || The height difference (<tex dpi="130">h_1</tex>) between the maximum height of <tex dpi="130">A</tex> and <tex dpi="130">A_p</tex>|-| 18 || The height of the new moving region (<tex dpi="130">h_2</tex>) which is obtained by subtracting <tex dpi="130">A_p</tex> from <tex dpi="130">A.</tex>|-| 19 || The speed which is computed using <tex dpi="130">h_1</tex>, divided by the interval time cadence|-| 20 || The speed which is computed using <tex dpi="130">h_2</tex> divided by the interval time cadence|-| 21 || The span width of the new moving region|-| 22 || The center angle of the new moving region|}Работа имеет большое практическое значение, Kulkarniтак как корональные выбросы массы могут прерывать радиопередачу, M. K.наносить повреждения спутникам и линиям электропередачи, Caoесли они направлены в сторону Земли и имеют достаточную скорость и объем, Yчтобы достичь ее атмосферы<ref>https://en., et alwikipedia.2017, AJ, 153, 73org/wiki/Coronal_mass_ejection</ref>.
=== Изучение астрономических параметров ===== Нейронные сети == Красное смещение ====[[ Нейронные сети, перцептрон Файл:DistanceByRedshift.png|300px|thumb|right| Нейронные сети Зависимость расстояния от красного смещения]] (англ. ''Artificial neural networks, ANN'') используются для решения задач классификации и регрессии. В пример можно привести следующие исследования:* Определение величины [https://enru.wikipedia.org/wiki/Photometric_redshift фотометрического красного смещенияКрасное_смещение Красное смещение] галактик<ref>Vanzella, E(англ., Cristiani, S., Fontana, A., et al.2004, A&A, 423, 761</ref>* Классификация галактик<ref>Banerji, M., Lahav, O., Lintott, C. J., et al. 2010,MNRAS, 406, 342</ref>* Измерение [https://astrobites.org/2014/09/30/measuring''redshift'') {{-galaxy-star-formation/ скорости звездообразования] галактик<ref>Ellison, S. L}} астрономическое явление изменения длины волны наблюдаемого объекта.Важным свойством величины красного смещения является то, Teimooriniaчто через него, H.пользуясь законом Хаббла, Rosario, D. Jможно высчитать примерное расстояние до объекта.Соответственно, &Mendelкрасное смещение является важным астрономическим параметром, J. T. 2016, MNRAS, 458, L34</ref>* Классификация<ref>Mahabal, A., Sheth, K., Gieseke, F., et al. 2017,ArXiv e-prints, arXiv:1709.06257</ref> различных видов [https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_блеска кривых блеска]* Определения и классификация стадий астрономических феноменов галактик <ref>Huertasпри исследовании некоторых объектов будет полезным знать эту величину для вычисления других признаков объекта или заключения выводов о каких-Company, M., Primack, J. Rлибо закономерностях в наличествующих данных., Dekel, A.,et al. 2018, ApJ, 858, 114</ref>
==== Случайные леса Кривые блеска ====Случайные леса могут быть использованы для определения некоей меры схожести объектов без меток<ref>Shi, T., & Horvath, S. 2006, Journal ofComputational and Graphical Statistics, 15, 118</ref>.Чтобы перейти от задачи обучения без учителя к задаче обучения с учителем,которую можно решать с помощью случайного леса, применяется следующая идея:
Для классификации астрономических явлений необходимо иметь данные о каком-то участке неба на протяжении какого-то времени. Существуют два подхода, связанные с обработкой последовательностей изображений неба, связанные с машинным обучением:* Закодировать изменения во времени при помощи признаков искусственного объекта, после чего можно обучить классификатор на таких объектах, и результаты получать путем кодирования данных в объекты такого же типа. Классификатор может быть любым, к примеру, можно использовать случайный лес<ref>Bloom, J. S., Richards, J. W., Nugent, P. E., et al.2012, PASP, 124, 1175</ref>.* Использовать алгоритмы, способные обрабатывать последовательности объектов, например, [[ Рекуррентные нейронные сети | рекуррентные нейронные сети]], или, в частности, [[ Долгая краткосрочная память | LSTM]]<ref>Sadeh, I., ArXiv e-prints, arXiv:1902.03620</ref>, которые можно обучить на нескольких последовательных результатах измерения излучения участка неба. В вышеупомянутой работе, к примеру, объектами являются данные о гамма-излучении на протяжении 20 временных интервалов.[[Файл:LSTMforTransients.png|600px|thumb|center|Архитектура рекуррентной нейронной сети для классификации кратковременных событий]] ====Астрономические феномены==== KНейронные сети можно использовать для определения и классификация стадий астрономических феноменов галактик <ref>Huertas-Company, M., Primack, J. R., Dekel, A.,et al. 2018, ApJ, 858, 114</ref>, связанных со звездообразованием в них. Особенностью таких задач является необходимость генерировать для них искусственные наборы объектов для обучения ввиду недостаточного количества наблюдаемых феноменов такого типа в реальных данных. === Обучение без учителя ===Алгоритмы [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения | обучения без учителя ]] применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям. ====Классификация гамма-means всплесков====Понятно[[Файл:grb.jpg|300px|thumb|right|Художественное изображение гамма-всплеска]][https://ru.wikipedia.org/wiki/Гамма-всплеск Гамма-всплески] (англ. ''gamma ray bursts'') {{---}} масштабные космические выбросы энергии взрывного характера. На сегодняшний день различают два основных подвида гамма-всплесков: длинные и короткие, имеющие существенные различия в спектрах и наблюдательных проявлениях. Однако, что классические многие авторы указывают на наличие третьего их типа с длиной события между длинными и короткими.Для проверки гипотезы о существовании гамма-всплесков можно использовать алгоритмы [[ Кластеризация | кластеризации также могут быть применены ]]. Достаточно зафиксировать модель, [[Оценка качества в задаче кластеризации | метрику]] и функцию ошибки, и можно будет оценить правдоподобность наличия третьего типа всплесков в каком-либо наборе данных. Было установлено<ref>Kulkarni, S., Desai, S., Astrophys Space Sci 362, 70 (2017)</ref>, что на данных [https://swift.gsfc.nasa.gov/ SWIFT] допущение наличия третьего типа гамма-всплесков уменьшает ошибку в <tex>2.5</tex> раза. ====Изучение данных====Часто кластеризация применяется к астрономическим даннымдля прогресса в их изучении: Для того, чтобы получить новые знания о данных, необходимо их отсортировать и классифицировать. Так, например, [[ Кластеризация#Метод K-средних (Алгоритм Ллойда) | K-means ]] применяется в астрономии в разных контекстах, например, для изучения спектральных классов звезд, галактик и астероидов, рентгеновского спектра объектов и так далее.<ref>Hojnacki, S. M., Kastner, J. H., Micela, G.,Feigelson, E. D., & LaLonde, S. M. 2007, ApJ,659, 585</ref><ref>Galluccio, L., Michel, O., Bendjoya, P., & Slezak,E. 2008, in American Institute of Physics</ref><ref>Simpson, J. D., Cottrell, P. L., & Worley, C. C.2012, MNRAS, 427, 1153</ref>
[[ Иерархическая кластеризация | Иерархическая кластеризация ]] также применима к астрономическим данным, например, к рентгеновским спектрам, изображениям галактик и спектрам поглощения межзвездного газа.<ref>Hojnacki, S. M., Kastner, J. H., Micela, G.,Feigelson, E. D., & LaLonde, S. M. 2007, ApJ,659, 585</ref><ref>Baron, D., Poznanski, D., Watson, D., et al. 2015,MNRAS, 451, 332</ref><ref>Hocking, A., Geach, J. E., Davey, N., & Sun, Y.2015, ArXiv e-prints: 1507.01589,arXiv:1507.01589</ref><ref>Peth, M. A., Lotz, J. M., Freeman, P. E., et al.2016, MNRAS, 458, 963</ref>
==См. также==
* [[Глубокое обучение | Глубокое обучение]]
* [[Уменьшение размерности | Уменьшение размерности ]]
* [[Машинное обучение в медицине | Машинное обучение в медицине]]
==Примечания==
* [https://arxiv.org/abs/1904.07248 arXiv.org: Machine Learning in Astronomy: a practical overview] {{---}} обзор астрономических работ, связанных с машинным обучением
* https://www.astroml.org/ {{---}} библиотека алгоритмов машинного обучения, заточенная под астрономические данные
* https://github.com/dalya/WeirdestGalaxies {{---}} алгоритм нахождения необычных галактик при помощи случайных лесов
==Источники информации==
<references />
