Klasifikace galaxií pomocí strojového učení

Bc. Matej Kosiba

Bakalářská práce

Galaxy Classification using Machine Learning

Anotace:

Our work introduces the problem of rapid increase of data volumes. Vast datasets of images of galaxies can not be classified by humans in manageable time. We present the convolutional neural network as a solution to galaxy morphology classification. We present our results on classification of 6 400 SDSS images of galaxies and a few other images from Pan-STARRS, DES and an image taken by students of ÚTFA. We see the biggest use of our work in future studying of morphology density relation as a function of redshift, which will need tremendous amount of classified objects.

Abstract:

Naše práce uvádí problém rapidního nárůstu objemu dat. Rozsáhlé množství snímků galaxií nelze klasifikovat lidskou silou v reálném čase. Jako řešení problému morfologické klasifikace galaxií prezentujeme konvoluční neuronovou síť. Naše výsledky prezentujeme na klasifikaci 6 400 obrázků galaxií z SDSS a několika dalších obrázků z Pan-STARRS, DES a jednoho obrázku pořízeného studenty ÚTFA. Největší využití naší práce vidíme v budoucím studiu závislosti morfologie galaxií na hustotě prostředí, ve kterém se nachází, a jejich červeném posuvu, tedy studii náročné na množství klasifikovaných objektů.

Keywords

galaxie, morfologie, průzkum, klasifikace obrázků, neuronová síť, galaxy, morphology, survey, image classification, neural network

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 6. 2017
• Vedoucí: doc. Mgr. Norbert Werner, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Fyzika / Astrofyzika