Dagelijks worden er foto’s gemaakt van verre sterrenstelsels. Duizenden vrijwilligers helpen om de vele sterrenstelsels te labelen. Dat kan slimmer en sneller. Een team van astronomen en computerwetenschappers van de universiteit van Hertfordshire heeft een computer geleerd om astronomische foto’s te ‘zien’ en objecten te herkennen en categoriseren.
Het team maakte gebruik van de beroemde ‘Frontier Fields’-foto van de Hubble ruimtetelescoop. Op deze foto zijn verschillende clusters van sterrenstelsels zichtbaar. “We hebben de computer niet verteld welke objecten er gevonden moeten worden,” vertelt student Alex Hocking. “In plaats daarvan heeft de machine geleerd om astronomiefoto’s waar te nemen, net zoals een mens dat doet.”
Een mens kan foto’s van een stukje hemel bekijken en intuïtief verschillende objecten kiezen en classificeren. “Onze computer doet precies hetzelfde”, vervolgt teamlid Dr James Geach. “We hopen dat ons algoritme in de toekomst gebruikt wordt om zelfstandig wetenschappelijke data door te spitten. Er hoeft geen mens aan te pas te komen.”
Dit klinkt in ieder geval veelbelovend. Dankzij computers kunnen gegevens sneller geanalyseerd worden. Denk bijvoorbeeld aan de nieuwe supertelescopen, die straks op zoek gaan naar leefbare exoplaneten. Een astronoom (van vlees en bloed) kan ingeschakeld worden zodra een computer de jackpot vindt. Misschien dat een wetenschapper in de toekomst wel helemaal overbodig wordt. In dat geval kan een computer zelf data analyseren, een paper schrijven en publiceren. Peer review? Dat zijn andere computers die misschien gebruik maken van andere algoritmen. Het klinkt misschien als de verre toekomst, maar de Britse wetenschappers brengen de digitale wetenschapper een stapje dichterbij.
