В последние годы некоторые из массивных структур в космосе, включая скопления галактик, которые находятся на расстоянии миллионов световых лет и которые очень трудно обнаружить, значительно улучшились благодаря использованию технологий. Методы глубокого обучения полезны для извлечения кластеров Галактики и оценки кластеров. Процесс поиска кластеров Галактики можно улучшить с помощью искусственного интеллекта для астрофизики с использованием различных библиотек Python, таких как Astropy. Методы глубокого обучения и искусственного интеллекта полезны для извлечения различных функций, в том числе в кластерах галактик, и их оценки, чтобы различать разные галактики и их соответствующую среду. Недавнее развитие в области машинного обучения помогло астрофизикам узнать о галактиках, имеющих среду с низкой плотностью, также известную как «поле» / небольшие группы, содержащие наш Млечный Путь и Андромеду. Скопления галактик редки и их труднее найти, но они помогают в понимании темной материи и темной энергии, поскольку они имеют самые экстремальные условия и среду, в которой они живут, и их изучение поможет нам лучше понять темную материю, а также темная энергия.

В 19 веке скопления галактик в основном обнаруживались и определялись путем поиска с использованием увеличительной линзы и фотопластинок, которые были эффективны при их обнаружении. Такие исследователи, как Джордж Абелл, внесли свой вклад, вручную проанализировав около 2000 фотопластинок в поисках визуальных сигнатур в соответствующих скоплениях галактик. За процессом последовала детализация астрономических координат более плотных областей, присутствующих в галактиках. В результате его превосходной работы был составлен каталог под названием «Каталог Эйбеля» для галактических скоплений, обнаруженных в северном полушарии. Для идентификации галактических скоплений была использована технология Deep Learning For Galaxy Cluster Extraction and Evaluation (DEEP-CEE), основанная на подходе Абелла, для построения модели ИИ, которая была обучена на разных изображениях, чтобы смотреть на изображения разных цветов и определять конкретные скопления галактик. . Модель машинного обучения оказалась самой современной с использованием глубоких нейронных сетей, которые можно рассматривать как имеющие нейроны, подобные нашему мозгу. Нейронная сеть помогла имитировать то, как человеческий мозг распознает различные объекты. Основой работы нейронных сетей являются нейроны, связанные друг с другом с помощью различной архитектуры и функции активации для повышения точности предсказания. Различные современные методы, которые могли бы помочь в распознавании узоров и цветов галактик, были изучены исследователем с использованием нейронных сетей. Исследования в области идентификации скоплений галактик с помощью машинного обучения проводились с использованием обучения с учителем, в котором использовались помеченные объекты и скопления галактик. Алгоритм использовался с целью соответствующего предсказания невидимых и видимых объектов и скоплений галактик. Соответствующее пилотное исследование показало, что алгоритм эффективен при идентификации скоплений галактик на изображениях, а также других астрономических объектов. Deep-CEE оказался успешным в исследовании Sloan Digital Sky Survey. Модель использовалась для предсказания очень глубоких областей Вселенной, которые никогда не исследовались ранее с использованием такого инструмента, как большой синоптический обзорный телескоп (LSST), у которого был более широкий зонд и более глубокие области для исследования в галактике

Другой потенциальный передовой метод глубокого обучения следует использовать с различными настройками современных телескопов, которые могли бы обеспечить более широкое и глубокое внутреннее состояние для изучения крупных структур Вселенной и картографирования с соответствующим содержанием.

Обзор LSST был в значительной степени полезен для получения изображений неба, особенно всего южного полушария, собираемый набор данных составлял примерно 15 ГБ данных каждую ночь. Эти данные помогли ученому получить надлежащий набор изображений и сделать прогнозы с минимальным взаимодействием с человеком. Глубокое обучение окажется полезным для астрономии в следующем году. Наряду с методами глубокого обучения для создания соответствующего прогноза на огромных входных данных, поступающих от модельного телескопа, с уменьшенными ошибками. Методы интеллектуального анализа данных также можно использовать для анализа огромного количества выходных данных, которые помогут найти тысячи кластеров, которые никогда раньше не встречались, с помощью методов интеллектуального анализа данных, машинного обучения и глубокого обучения.