GAN-AIM: An Automated Image-Management Pipeline via GANs
Creators: name: Μιχαηλούδης, Αθανάσιος Αστερίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Μηχανική Μάθηση
ΠΑΔ
Νεφελώματα
Machine Learning
GANs
Nebulae

description: Due to the large amount of information bombarding our satellites every second, automated and efficient methods of data analysis are in great need for the Astronomical community, as well as the science community in general. Machine Learning seems to be one of the best ways to implement such methods, with an, already, widespread use in the field. However, robust Machine Learning algorithms require large datasets in order to be trained, which, rather ironically, are not always available. The reasons may vary, from data corruption or unavailability to lack of individual object observations, which can be quite common, taking in account the vastness of the cosmos. Therefore, to combat the issue of data unavailability, dataset enrichment through Generative Adversarial Networks is proposed. Specifically, a pipeline consisting of the ProGAN and SRGAN implementations was constructed, simulating the data collection and management flow of an observatory, at base level, with the former architecture representing the telescope, as it produces the images that are to be considered the “observations”, while the latter assumes the task of image enhancement. The two architectures were trained on nebulae images collected from the ESA/Hubble website and can be used independently, for data set enrichment purposes (ProGAN Generator) or image quality enhancement (SRGAN Generator), while the whole pipeline can be used for recreational and/or educational purposes. After extensive trials, the results of the experiments suggest that such a system can indeed be successful, despite the apparent imperfections. Such imperfections can be mitigated by larger dataset, a more type-specific dataset or a combination of both and are expected so, taking into account the constant advancements in technology (e.g. James Webb telescope).
description: Η ραγδαία ανάπτυξη που έχει γνωρίσει η τεχνολογία τα τελευταία έτη, έχει οδηγήσει την επιστήμη της Αστρονομίας (αλλά και πολλούς άλλους επιστημονικούς κλάδους) σε νέα ύψη. Ωστόσο, δεδομένης της πληθώρας πληροφορίας που συλλέγεται κάθε δευτερόλεπτο, συμβατικές μέθοδοι αποθήκευσης, διαχείρισης και ανάλυσης αυτών των δεδομένων δεν είναι σε θέση να καλύψουν τις απαιτήσεις των ερευνητών για ταχύτητα και ακρίβεια. Σε αυτό το πρόβλημα έρχονται να δώσουν λύση οι τομείς των Μεγάλων ∆εδομένων και της Μηχανικής Μάθησης. Εφαρμόζοντας τεχνικές των παραπάνω κλάδων, οι επι- στήμονες δύνανται πλέον να κατασκευάσουν αυτοματοποιημένες μεθόδους διαχείρισης της εισερχόμενης πληροφορίας. Χαρακτηριστικό παράδειγμα μιας τέτοιας μεθόδου είναι η κατασκευή, εκπαίδευση και εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με σκοπό την αναγνώριση ή/και ταξινόμηση εισερχόμενου σήματος. Η χρήση ταξινομητών είναι εξαιρετικά σημαντική για τη λειτουργία ενός αστρονομικού σταθμού, ωστόσο η εκπαίδευσή τους βασίζεται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Κι ενώ θα περίμενε κανείς πως αυτή η απαίτηση δεν αποτελεί πρόβλημα, αναλογιζόμενος τον εκ φύσεως όγκο πληροφορίας, παρατηρήσεις σωμάτων όπως τα νεφελώματα δεν είναι -προς το παρόν- αρκετές. Για την αντιμετώπιση του τελευταίου ζητήματος, στα πλαίσια αυτής της διπλωματικής εργασίας, έγινε μια προσπάθεια ανάπτυξης μιας μεθόδου παραγωγής συνθετικής πληροφορίας, με σκοπό τον εμπλουτισμό ανεπαρκών συνόλων δεδομένων, μέσω χρήσης Παραγωγικών Ανταγωνιστικών ∆ικτύων (ΠΑΔ). Συγκεκριμέναεπιχειρήθηκε η κατασκευή μιας δομοσειράς δύο ΠΑ∆, αποτελούμενης από τις αρχιτεκτονικές ProGAN κι SRGAN, με στόχο την προσομοίωση παρατηρήσεων και διαχείριση δεδομένων ενός αστρονομικού σταθμού. Το πρώτο δίκτυο παίζει το ρόλο τηλεσκοπίου, παράγοντας εικόνες που αποτελούν “παρατηρήσεις ̈ ουράνιων σωμάτων, οι οποίες μπορούν να αποθηκευτούν αυτούσιες ή σε χαμηλότερη ανάλυση, είτε να τροφοδοτηθούν ως είσοδοι στο δεύτερο δίκτυο, το οποίο αναλαμβάνει να παράγει εικόνες υψηλότερης ανάλυσης. Τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση των δύο δικτύων απαρτίζονται, αμφότερα, από εικόνες που συλλέχθηκαν από τη σελίδα ESA/Hubble. Από την πειραματική διαδικασία προέκυψαν ικανοποιητικά αποτελέσματα, αφού παρά τις κάποιες αστοχίες παρήχθησαν, τελικώς, εικόνες υψηλής πιστότητας, με μεγάλη ομοιότητα σε εικόνα νεφελώματος. Ωστόσο, το σύστημα επιδέχεται βελτίωση, πιθανώς μέσω της χρήσης μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων ή/και συνόλων δεομένων αποτελούμενων από σώματα ίδιου τύπου, παρατηρήσεις των οποίων εικάζεται πως θα προκύψουν στο εγγύς μέλλον, δεδομένης της ραγδαίας ανάπτυξης της τεχνολογίας στον κλάδο της Αστρονομίας (π.χ. τηλεσκόπειο James Webb).
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)