Bilim insanları yeni bir yıldız veya gök ada keşfettikleri zaman bu keşiflerini sınıflandırmak için genellikle akademik çalışmalardan, kataloglardan ve mevcut diğer bilgilerden faydalanırlar. Bu alışıldık olabilir fakat çok etkili bir yöntem değil. İşte bu yüzden Illinois Üniversitesi araştırmacıları bütün bu zor işleri yapmak için sinir ağlarını kullanan bir yıldız-gök ada sınıflandırma sistemi oluşturdular.
ConvNets, biyolojik bir beyin gibi “öğrenmek” üzere tasarlanmış “derin kıvrımlı sinir ağı” olarak bilinen bir tür bilgisayar programı ve genellikle görüntü saptamada kullanılıyor. Programın yaratıcıları Edward J. Kim ve Robert J. Brunner’e göre ConvNets, doğrudan Sloan Dijital Gökyüzü Araştırması ve Kanada-Fransa-Hawaii Teleskopu Lens Araştırması’ndan veri topluyor ve bu verileri daha geleneksel makine öğrenimi teknikleri ile boy ölçüşebilen doğrulukta sınıflandırmaları derlemek için kullanıyor.
Sinir ağları gök bilim alanında ilk kez kullanılmıyor. Yapay sinir ağları ilk olarak 1992’de yıldız-gök ada sınıflandırmasında kullanılmıştı. Ancak, Kim ve Brunner’in kullandıkları son sınıflandırma daha gelişmiş ve foto metrik veri aracılığıyla araştırmacılara milyarlarca yıldızı ve gök adayı sınıflandırma avantajı sağlıyor.
Makine öğrenimi otonom sürüş teknolojilerinden, yüz tanımaya kadar birçok bilimsel araştırma alanına her gün biraz daha sızıyor. Böylesi bir araştırmanın ve yeniliğin gelecekte sınıflandırmayı ve muhtemelen uzay araştırmalarını nasıl etkileyeceğini görmek ilginç olacak.
