2019-03-01 00:14:01
新的软件应用程序使用人工智能来计算基于不完整数据的现实图像

计量学领域的进步已经产生了全新的仪器,其原始数据需要以人类可理解的图像呈现,这就是为什么TorstenEnßlin在加利福尼亚州马克斯普朗克天体物理研究所的研究小组一直在研究信息场理论的原因。过去十年。基于这一理论,该团队开发了名为NIFTy的成像软件,该软件能够处理来自不同仪器的数据,以推断出给定观察的结构特性。例如,NIFTy5使用盖亚空间天文台的数据来确定银河系中尘云的空间分布。

天文学家现在几乎在所有波长上观测宇宙,但与望远镜相比,射电望远镜记录的信息以X射线和伽马射线的形式传递。从这些仪器获得的大多数图像是专门为每个望远镜开发的复杂计算的结果。

然而,只能通过比较来自不同场的数据来创建给定天体的完整图像,这就是为什么需要组合来自所有这些仪器的图像的原因。

这可以使用称为信息场理论的概念,其以下列方式工作:假设人们希望描绘德国的温度分布,理论上这将对应于无限大范围的温度值。然而,实际上,只能测量有限数量的值。

计算机根据此不完整的覆盖范围计算整个温度场。为了确保成功,计算机已经准备好了某些已知的法则 - 例如,相邻区域之间的温度差异很小。

Norsy(数值信息场论)与TorstenEnßlin及其同事成功地确定银河系中尘云的空间分布,运用相同的原理,使用来自欧洲空间天文台盖亚的数据,该天文台测量距离。星星并通过几个滤色器记录它们。

这些滤波器场的差分亮度使得估计星光通过地球的尘埃量成为可能。 “从我们与他们之间的恒星和尘埃量的位置,”Enßlin说,“我们能够计算出尘埃云的空间结构。”

关于这项任务的挑战在于,现有数据实际上对于精确重建来说实在太少了,这就是为什么,正如Enßlin所说的那样“我们假设不是从像素到像素任意变化,而是尘埃密度会遵守统计规律。”物理学家谈论相关性,但这种相关函数通常是未知的,必须作为整体计算的一部分来确定。 “这就是原因,”Max-Planck研究员解释说,“我们不断检查哪种相关函数在整个计算过程中最适合数据,并将其用于成像。这种非参数自我调整方法使我们成为全球这个领域的领导者。“

根据相关数据,NIFTy5不仅可以生成尘埃云的图,还可以提供一个图表,显示每个像素的模型精度的不确定度。

人脑以类似的方式工作。如果我们看一下类似特定景观的东西,它就会产生各种关于它所看到的结构的假设,同时将它们作为操作指令应用 - 例如,用于决定通过给定地点的最佳路线。

Enßlin的团队使用人工生成的场景来证明NIFTy5确实有效。为此,研究人员在计算机上基于随机事件创建了一个波场,然后将其点缀在仅覆盖整个波浪系统一部分的零碎测量点上。然后,程序从数据中重建整个波场,而没有波动力学的先验知识,了解它所学到的。

此外,由于进一步的数学创新,NIFTy5变得更快,包括实施称为“通过公制Gauß进行变分推理”的过程,这需要比以前更少的计算内存空间。

Enßlin解释说:“这不仅使NIFTy5比其前体更快,而且质量也更差。”他接着说,这可以减少计算机断层扫描成像过程中对X射线的暴露,同时保持相同的图像质量。

NIFTy5已被用于解决一系列天文成像问题。计划与慕尼黑技术大学合作可以在日常生活中使用全方位软件。

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