Klasifikace galaktických kup pomocí neuronových sítí

Bc. Matej Kosiba

Diplomová práce

Classification of galaxy clusters by neural networks

Anotace:

Kandidáti na kupy galaxií jsou obvykle klasifikování ručne, co je pomalým a neefektivním procesem s nemodelovatelnými biasmi. S ohledem k nadchádzejícím velkým prohlídkám oblohy, jako eROSITA nebo ATHENA pro rentgenový obor, LSST pro optický nebo EUCLID a JWST pro infračervený, již nadále nebude možné klasifikovat kandidáty na kupy galaxií ručne. Vytvořili jsme konvoluční neuronové síte, supermoderní klasifikátory obrázkovýchh dat, pro automatickou klasifikaci galaktických kup v kombinovaných rentgenových a optických pozorováních. Naše metoda dosáhla přesnost 94 % na testovací množine spektroskopicky potvrzených kupách galaxií. Naše práce bude extrémne dúležitá pro klasifikaci rozsáhlích astronomických datových polí nadchádzejících prohlídek oblohy. Kupy galaxií, nejhustší místa v pozorovatelném vesmíru, tvořené primárně temnou hmotou, jsou vyjímečnými astrofyzikálními laboratoriemi. Navíc nám znalost o rozložení kup galaxií v pozorovatelném vesmíru umožní lépe určit kozmologické parametry.

Abstract:

Galaxy cluster candidates are usually classified by hand, making it a slow and inefficient process with biases impossible to model. In light of upcoming large sky surveys such as eROSITA or ATHENA observing in X-ray, LSST in optical or EUCLID and JWST in infrared, it will no longer be possible to classify candidate clusters by hand. We have created convolutional neural networks, state-of-the-art image classifiers, for automatic classification of galaxy clusters in multiwavelength, X-ray and optical, observations. Our method achieved 94 % accuracy when tested on a spectroscopically confirmed sample of galaxy clusters. Our work is going to be extremely important in classifying vast data sets of the upcoming surveys. Galaxy clusters, being densest regions of the observable Universe and composed mainly of the dark matter, makes them exceptional astrophysical and cosmological laboratories. Moreover, knowledge of the distribution of galaxy clusters in the observable Universe will enable us to constrain cosmological parameters.

Keywords

kupy galaxií, galaxie, morfologie, klasifikace, neuronová síť, galaxy clusters, galaxy, morphology, classification, neural network

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 5. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 11. 6. 2019
• Vedoucí: Mgr. Filip Hroch, Ph.D.
• Oponent: Petr Škoda

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Fyzika / Teoretická fyzika a astrofyzika