Нейросеть IRIS воссоздала вид центра Млечного Пути сверху по данным с Земли
Международная группа астрофизиков представила новый метод изучения центра Млечного Пути — нейросеть IRIS (Imagery Reversion Informed by Simulation). Она позволяет преодолеть ограничение, связанное с тем, что мы видим Галактику с ребра: из-за этого сложно понять истинную трёхмерную структуру её центральной области.
IRIS использует глубокую свёрточную нейронную сеть, которая переводит краевые наблюдения в вид сверху. Для обучения команда создала набор из 100 000 синтетических наблюдений на основе галактических симуляций AREPO и кода генерации синтетических спектров. После обучения модель применили к реальным данным обзора SEDIGISM (излучение 13CO(2-1)).
Хотя результаты реверсии по SEDIGISM пока не полностью стабильны при разных запусках обучения, авторы считают это proof-of-concept. Они уверены, что расширение тренировочного набора решит проблему сходимости и позволит получать надёжные карты распределения газа в центре Галактики.
Отдельно разработчики представили код IRIS-SO — инструмент для быстрого синтеза спектральных линий и излучения пыли. Он написан на PyTorch с поддержкой GPU и даёт ускорение до 10 000 раз по сравнению с традиционным кодом RADMC-3D. Это открывает возможность создавать огромные наборы синтетических данных для обучения нейросетей.
Исходный код IRIS опубликован на GitHub под открытой лицензией. Результаты исследования размещены в репозитории препринтов arXiv.
