Изменения

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]''). Такие 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.

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>https://arxivBaron, D.org/pdf/1611, & Poznanski, D.07526.pdf2017, 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 a и b[https://ru.wikipedia. Ещё одной интересной возможностью применения таких работ является способ таким образом найти объекты, которые трудно поддаются классификации, соответственно, могут принадлежать к новым, неизученным типам галактикorg/wiki/Кривая_блеска кривых блеска].[[Файл:galaxyClassificationComparison.png|300px700px|thumb|leftcenter|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>]]

=== [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения | Обучение с учителем ]] ===В этом разделе рассматриваются алгоритмы, наиболее часто встречающиеся в научных работах астрономической тематики, и примеры таких работ.==== Метод опорных векторов Выявление аномалий====В астрономии могут использоваться [[ Метод_опорных_векторов_(SVM) Дополнения конспектов по машинному обучению#Выявление аномалий с помощью случайного леса | Метод опорных векторов методы поиска ]] (англ. ''support vector machineтрудно классифицируемых объектов выборки, например, для нахождения в больших объемах данных объектов, не похожих на большинство других, SVM'') является популярным алгоритмом для решения задач классификацииотдельного их изучения.Астрономы используют метод опорных векторов для определения типа В частности, с помощью такого алгоритма можно найти необычные типы галактик по их морфологическим признакам <ref>Huertas-Company, M., RouanBaron, D., Tasca, L.,Soucail, G., & Le F`evrePoznanski, OD. 20082017, A&AMNRAS, 478465,9714530</ref>, обучая модели на изображениях далёких галактик. Дополнительной сложностью вышеприведённой 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].

Метод опорных векторов также может быть использован для ====Классификация звезд и галактик====[[Файл:Unsupervised galaxy star classification.png|300px|thumb|right|Распределение звезд, галактик и квазаров согласно меткам спектрометрических классов]]Классификация звезд и галактик (англ. ''Star Galaxy Classification'') является базовым шагом любой классификациина звездах или галактиках, соответственно, имеет большое практическое значение. Существует много работ на эту тему, связанных с машинным обучением, использующих различные алгоритмы: случайный лес<ref>''QuMiller, MA. A., ShihKulkarni, FM.YK., JingCao, JY. , et al.'' Automatic Detection and Classification of Coronal Mass Ejections. Sol Phys 2372017, AJ, 153, 419–431 (2006)73</ref> [https://ru.wikipedia.com/Корональные_выбросы_массы корональных выбросов массы], определения их силы, источника и направления по данным [https://en.wikipedia.org/wiki/Large_Angle_and_Spectrometric_Coronagraph LASCO], или для классификации звезд и галактик (возможности отличать первые от вторых).метод опорных векторов<ref>Kov ́acs, A., & Szapudi, I. 2015, MNRAS, 448,1305</ref>, нейронные сети<ref>Noble Kennamer, David Kirkby, Alexander Ihler, Francisco Javier Sanchez-Lopez ; Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, PMLR 80:2582-2590, 2018.</ref>, алгоритмы кластеризации<ref>C. H. A. Logan and S. FotopoulouA&A, 633 (2020) A154</ref>.

==== Cлучайные леса ====[[Файл:Galaxy star features.png|300px|thumb|right|Список признаков объекта, использующийся в Главная проблема классификации звезд и галактик]][[ Дерево решений состоит в том, что, по мере удаления объекта от телескопа различные атмосферные или космогенные эффекты могут повлиять на свет, который отражается от тела и случайный лес | Случайные леса ]] (англзахватывается телескопом. ''random forest'') используются для решения задач Детерминированные алгоритмы классификации обычно проверяют звездную величину объекта на соответствие известным шаблонам звезд и галактик и регрессииработают только с объектом как таковым. В пример можно привести следующие исследования:* Определение величины красного смещения по изображению<ref>Carlilesто же время кажется логичным, S.что результат классификации объекта может зависеть не только от того, Budav ́ariкак он выглядит на изображении, T.но и от того, Heinisкак выглядит на изображении участок неба, S.в котором он находится (потому что на этот участок, Priebeскорее всего, C., &Szalay, A. S. 2010, ApJ, 712, 511</ref>* Классификация<ref>Bloom, J. S., Richards, J. W., Nugent, P. E., et al.2012, PASP, 124, 1175</ref> кратковременных астрономических событий и [https://ru.wikipediaвлияют такие же эффекты искажения изображения).org/wiki/Переменная_звезда переменных звезд]* Классификация звезд и галактик<ref>MillerАлгоритмы машинного обучения, A. A., Kulkarniнатренированные на изображениях, Mспособны учесть эти зависимости. K., Cao, Y., et al.2017, AJ, 153, 73</ref>

=== Анализ астрономических явлений по спектральным данным====== Нейронные сети = Классификация корональных выбросов массы====[[ Нейронные сетиМашинное обучение может быть использовано для классификации<ref>''Qu, M., Shih, F.Y., Jing, перцептрон | Нейронные сети ]] (англJ. et al. ''Artificial neural networksAutomatic Detection and Classification of Coronal Mass Ejections. Sol Phys 237, ANN''419–431 (2006) используются для решения задач классификации </ref> [https://ru.wikipedia.org/wiki/Корональные_выбросы_массы корональных выбросов массы] на Солнце, определения их силы, источника и регрессиинаправления. В пример можно привести следующие исследования:* Определение величины Метод состоит в выборке определенного набора параметров выброса по данным спектрометрического коронографа [https://en.wikipedia.org/wiki/Photometric_redshift фотометрического красного смещенияLarge_Angle_and_Spectrometric_Coronagraph LASCO] галактик<ref>Vanzella, Eа затем применения к этим данным метода опорных векторов.В таблице ниже приведены признаки корональных выбросов массы, Cristiani, Sна которых обучается алгоритм., Fontana, Здесь <tex dpi="130">A</tex> и <tex dpi="130">A_p</tex> {{---}} области исследуемых изображений., et al{| class="wikitable"|+ The properties of a CME region! No.2004, || 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, 423, 761</reftex>* Классификация галактик|-| 11 || The height of the center of <reftex dpi="130">Banerji, M., Lahav, O., Lintott, C. J., et al. 2010,MNRAS, 406, 342A</reftex>* Измерение [https:|-| 12 || The minimum height of <tex dpi="130">A</tex>|-| 13 || The starting angle of <tex dpi="130">A</astrobitestex>.orgThe 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</2014tex>|-| 17 || The height difference (<tex dpi="130">h_1</09tex>) between the maximum height of <tex dpi="130">A</30tex> and <tex dpi="130">A_p</measuringtex>|-galaxy-star-formation| 18 || The height of the new moving region (<tex dpi="130">h_2</tex>) which is obtained by subtracting <tex dpi="130">A_p</ скорости звездообразования] галактикtex> from <reftex dpi="130">Ellison, S. L., Teimoorinia, H., Rosario, D. J., &Mendel, J. T. 2016, MNRAS, 458, L34A</reftex>* Классификация|-| 19 || The speed which is computed using <tex dpi="130">h_1<ref/tex>Mahabal, A.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, Shethтак как корональные выбросы массы могут прерывать радиопередачу, K.наносить повреждения спутникам и линиям электропередачи, Gieseke, F., et al. 2017,ArXiv e-printsесли они направлены в сторону Земли и имеют достаточную скорость и объем, arXiv:1709.06257чтобы достичь ее атмосферы</ref> различных видов [https://ruen.wikipedia.org/wiki/Кривая_блеска кривых блеска]* Определения и классификация стадий астрономических феноменов галактик Coronal_mass_ejection</ref>Huertas-Company, M., Primack, J. R., Dekel, A.,et al. 2018, ApJ, 858, 114</ref>

=== Изучение астрономических параметров ======= Красное смещение ==== [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения Файл:DistanceByRedshift.png|300px|thumb|right| Обучение без учителя Зависимость расстояния от красного смещения]] ===Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований[https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение Красное смещение] (англ. ''redshift'') {{---}} астрономическое явление изменения длины волны наблюдаемого объекта. Важным свойством величины красного смещения является то, что через него, пользуясь законом Хаббла, можно высчитать примерное расстояние до объекта. Соответственно, красное смещение является важным астрономическим параметром, поскольку они могут быть использованы и при исследовании некоторых объектов будет полезным знать эту величину для извлечения новых знаний из существующих наборов вычисления других признаков объекта или заключения выводов о каких-либо закономерностях в наличествующих данных и могут способствовать новым открытиям.

==== Случайные Красное смещение может быть вычислено при помощи спектральных данных объекта (англ. ''spectroscopic redshift''), однако существуют другие методики, позволяющие в некоторых случаях определить примерную величину смещения по фотографии, пользуясь цветовыми характеристиками и яркостью объекта (англ. ''photometric redshift''). Задачу нахождения величины фотометрического красного смещения можно переформулировать как задачу регрессии на соответствующих данных. Для решения такой задачи на популярных астрономических данных может быть использовано множество известных моделей машинного обучения, к примеру, случайные леса ====Случайные леса могут быть использованы для определения некоей меры схожести объектов без меток<ref>ShiCarliles, S., Budav ́ari, T., Heinis, S., Priebe, C., & HorvathSzalay, A. S. 2010, ApJ, 712, 511 </ref>, нейронные сети<ref> Vanzella, E., Cristiani, S. 2006, Journal ofComputational Fontana, A., et al.2004, A&A, 423, 761 </ref> и идеи [[Виды ансамблей#Бэггинг | композиции нескольких моделей]]<ref>A. D’Isanto and Graphical StatisticsK. L. Polsterer, 15A&A, 118609 (2018) A111</ref>.В настоящее время существуют алгоритмы, основанные на [[Сверточные нейронные сети | сверточных нейронных сетях]], по предсказаниям которых можно восстановить расстояния до галактик, отличающихся от расстояний, вычисленных при помощи значений спектроскопического красного смещения, на несколько мегапарсек<ref>M. Shuntov, J. Pasquet, S. Arnouts, O. Ilbert, M. Treyer, E. Bertin, S. de la Torre, Y. Dubois, D. Fouchez, K. Kraljic, C. Laigle, C. Pichon and D. Vibert,Чтобы перейти от задачи обучения без учителя к задаче обучения с учителемA&A,которую можно решать с помощью случайного леса636 (2020) A90</ref>, применяется следующая идеячто является высокой точностью в астрономических масштабах (примерно 10 процентов от среднего размера [https://ru.wikipedia.org/wiki/Войд войда])

На этом этапе случайный лес способен определять наличие ковариации, ведь она присутствует только [https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_блеска Кривая блеска] (англ. ''light curve'') {{---}} функция изменения звездной величины (в исходном наборе данныхбазовом понимании яркости) во времени. Как следствиеКривая блеска позволяет определить целый ряд физических свойств тела, самыми важными признаками объектов будут являться признакив частности, имеющие корреляцию с другими. Расстояние между объектами определяется следующим образом:Каждая пара объектов передается во все решающие деревья случайного лесапериод обращения, и их схожесть описывается как количество деревьевпродолжительность затмения, которые классифицировали оба объекта как принадлежащие классу <tex>A</tex>отношение радиуса звезды к радиусу орбиты тела. Соответственно, причем оба объекта должны достигнуть одного и того же листа в дереверазделение кривых блеска на типы позволяет лучше изучить структуры астрономических систем.

Таким методом Классифицировать кривые блеска можно пользоватьсяпри помощи [[Сверточные нейронные сети | сверточных нейронных сетей]]<ref>Mahabal, A., Sheth, K., Gieseke, F., напримерet al. 2017, для нахождения ArXiv e-prints, arXiv:1709.06257</ref>. Для этого необходимо представить функцию блеска в больших объемах данных объектоввиде объекта, не похожих на большинство другихкотором можно обучать алгоритм, к примеру, в виде изображения. Это преобразование проводится следующим образом:# Для каждых двух точек кривой блеска <tex>(t_1, m_1), (t_2, m_2)</tex>, где <tex>t_i</tex> {{---}} момент времени, <tex>m_i</tex> {{---}} значение звездной величины, <tex>t_2 - t_1 = k * T</tex>, где <tex>k \in \mathbb{N}</tex>, <tex>T</tex> {{---}} некий временной интервал, пара значений <tex>(t_2 - t_1, m_2 - m_1)</tex> помещается в массив.# Полученные величины <tex>(\Delta t, для отдельного их изучения\Delta m)</tex> округляются до ближайших из значений <tex>\delta m=\pm[0,0.1,0.2,0.3,0.5,1,1. В частности5, с помощью такого алгоритма можно найти необычные типы галактик2,2.5,3,5,8]</tex>,<refbr><tex>Baron\delta t=[\frac{1}{145},\frac{2}{145},\frac{3}{145},\frac{4}{145},\frac{1}{25},\frac{2}{25},\frac{3}{25},1.5, D2.5, & Poznanski3.5,4.5, D5. 20175,7,10,20,30,60,90,120,240,600,960, MNRAS2000, 4654000]</tex>,4530тем самым перемещаясь в пространство <tex>23 * 24</tex>.# Строится изображение размера <tex>23 * 24</reftex>, где интенсивность каждого пикселя пропорциональна количеству соответствующего элемента <tex>(\Delta t, \Delta m)</tex>в полученном выше массиве.После этого на полученных изображениях обучается сверточная нейронная сеть, которая может классифицировать тип кривой блеска с точностью 84.5%.[[Файл:PenelopeLightCurve.png|300px|thumb|left|Кривая блеска астероида Пенелопа]][[Файл:LightCurveImage.png|300px|thumb|right|Изображения для обучения сверточной нейронной сети]][[Файл:DmDtCurveMapping.png|300px|thumb|center|Преобразование кривой блеска в множество точек на плоскости]]

===Изучение астрономических явлений= K====== Кратковременные астрономические явления ====Ввиду невозможности круглосуточно наблюдать за данными, поступающими с телескопов, вполне вероятной является возможность пропустить или не заметить появление сверхновой или активность [https://ru.wikipedia.org/wiki/Переменная_звезда переменной звезды]. Как следствие, естественной целью оказывается обработка таких событий круглосуточно, в автоматическом режиме. 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====Нейронные 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>