الذكاء الاصطناعي في تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات يمثل نقلة نوعية في علم الفلك، حيث قام فريق بحثي صيني بتطوير نموذج متقدم قادر على تصنيف الأجرام السماوية بسرعة مذهلة ودقة تتجاوز التوقعات، ما يوسع آفاق فهمنا للكون. هذا النموذج استطاع فرز 27 مليون جرم سماوي ضمن مساحة واسعة من السماء، مستفيدًا من بيانات مسح كيلو ديجري (KiDS)، بحسب مراصد يونان الصينية.
الذكاء الاصطناعي في تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات عبر تقنيات الشبكات العصبية
يعتمد نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد على شبكة عصبية متطورة تجمع بين الصفات الشكلية للأجرام السماوية والخصائص الطيفية، مما يمنحه قدرة فريدة على التمييز الدقيق بين النجوم والمجرات والكوازارات، حتى عندما تظهر هذه الأجرام بشكل متشابه بصريًا؛ مثل النجوم والكوازارات المتقاربة في المظهر. هذه الطريقة ترتكز على تحليل شامل يجمع بين شكل الجسم الفلكي وطيفه الضوئي، ما يسهم في تحسين نتائج التصنيف ويقلل من حالات الخطأ التي تصاحب الطرق التقليدية.
دقة مذهلة في تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات مع بيانات مسح سلون ورصد غايا وغاما
في تطوير هذا النموذج، استخدم الفريق بيانات الإصدار السابع عشر لمسح سلون الرقمي للسماء، الذي يعد من أكبر قواعد البيانات الفلكية، كخطوة أساسية لتدريب الذكاء الاصطناعي. بعدها، جرى اختبار النموذج على بيانات معروفة من مهمتي «غايا» و«غاما»، حيث حقق معدل دقة فاق 99.7% في تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات؛ ما يؤكد جودة وكفاءة النظام في التعامل مع البيانات الفلكية المعقدة. هذه النسبة العالية من الدقة تعني أن النموذج يمكن الاعتماد عليه في المشاريع الفلكية الكبرى التي تحتاج إلى تصنيف دقيق وموثوق.
أثر الذكاء الاصطناعي في تحديث قواعد البيانات الفلكية والتعامل مع الكم الهائل من الأجرام السماوية
لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي في تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات على مجرد التصنيف فقط، بل كشف أيضًا عن تصنيفات خاطئة سابقة؛ حيث أعاد تصنيف بعض الأجرام التي كانت مصنفة كنجوم وتبين لاحقًا أنها مجرات، مما يدل على قدرته العالية في تحسين قواعد البيانات الفلكية الحالية، بغرض الحصول على بيانات أكثر دقة وموثوقية. يأتي هذا التطور في وقت تتجه فيه التلسكوبات الكبرى إلى مسح مليارات الأجرام السماوية خلال السنوات القادمة، وهذا النموذج يمثل أداة محورية للتعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات الفلكية بدقة وسرعة. ومع أن هذا النموذج لا يغني تمامًا عن التحليل الطيفي، إلا أنه يشكل قفزة نوعية بالاعتماد على الصور الضوئية فقط، مما يسهل عمليات التصنيف ويوفر الوقت والجهد.
- استخدام شبكة عصبية تجمع الصفات الشكلية والطيفية للأجرام
- تدريب النموذج على بيانات مسح سلون الرقمي للسماء الإصدار السابع عشر
- اختبار دقيق على بيانات مهمة “غايا” و”غاما” لتحقيق دقة تفوق 99.7%
- إعادة تصنيف وتصحيح أخطاء سابقة في قواعد البيانات الفلكية
- الاستعداد لمواجهة الكم الهائل من بيانات التلسكوبات المستقبلية
المكون | الوصف |
---|---|
عدد الأجرام المصنفة | 27 مليون جرم سماوي |
مصدر البيانات | مسح كيلو ديجري (KiDS) ولوحات مسح سلون الرقمي |
معدل الدقة | أكثر من 99.7% |
الهدف الرئيسي | تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات بسرعة ودقة عالية |
يمثل الذكاء الاصطناعي في تصنيف النجوم والمجرات والكوازارات خطوة متقدمة في مجال الفلك، حيث يسمح بالتعامل مع كميات ضخمة من البيانات بسرعة قياسية ودقة مذهلة، ويساعد على تصحيح الأخطاء السابقة وتحسين جودة قواعد البيانات. يمكن لهذا النظام أن يدعم الباحثين والفلكيين في فهم أعمق للكون، مستفيدًا من التطورات التكنولوجية الحديثة، مع دعم مسارات البحث المستقبلي والتلسكوبات الحديثة التي تعتمد بشكل أساسي على الصور الضوئية.
مصطفى يونس يفتح النار على هؤلاء بسبب نجله ويؤكد: «هقول كل شئ» (فيديو)
مدير الكرة في الزمالك يؤكد: الانضباط سلاحنا للموسم الجديد والتزام اللاعبين على أعلى مستوى
طقس حار نهارًا مع رياح وأتربة.. تعرف على حالة الطقس اليوم في السعودية
لابورتا يدعم يامال وسط عاصفة الانتقادات في 24 يوليو 2025
«قمة محتدمة» الأهلي السعودي يواجه دوردريخت الهولندي ودية منتظرة السبت المقبل
الرجاء المغربي يعلن رسميًا تعاقده مع بلال ولد الشيخ بعد ارتباط اسمه بالزمالك في يوليو 2025
فتح باب التسجيل الآن في كلية الملك خالد العسكرية لحملة الثانوية.. اغتنم الفرصة وسجل اليوم
نجيب ساويرس يثير الجدل بتغريدة عن ثورة 23 يوليو.. تعرف على ردود الفعل التي حققها منشوره خلال ساعات