Za objevem stojí tým vědců z FIT Petr Škoda, Pavel Tvrdík a doktorand Ondřej Podsztavek. Ti se řešením zabývali v rámci velkého grantu MŠMT nazvaného RCI. Metoda aktivního hlubokého učení je založena na interaktivním vylepšování předpovědí mnohovrstvé konvoluční neuronové sítě na základě názoru experta. Narozdíl od běžně používaných postupů si síť sama požádá člověka o radu v těch případech, kde si je nejméně jistá. Metodu čeští výzkumníci s úspěchem aplikovali na čtyřech milionech spekter z největšího světového archivu spekter pořízeného čínským dalekohledem LAMOST a objevili skoro tisíc dosud nepopsaných velmi vzácných vesmírných objektů prokazujících se emisními spektrálními čárami.
„Ačkoli jsme intenzivně hledali v astronomické literatuře i ptali se kolegů ve světě, zdá se, že jsme první, kdo použil aktivní učení ve spojení s hlubokými neuronovými sítěmi v astronomii,“ říká RNDr. Petr Škoda, CSc., jeden ze členů výzkumného týmu.
Věří, že aktivní hluboké učení předznamenává budoucí směr používání umělé inteligence v astronomii i jiných vědách.
„Malý astroinformatický tým jsme před dvěma lety dali dohromady v rámci projektu RCI. Zmíněná publikace je prvním důležitým výstupem našeho astroinformatického týmu,“ dodává prof. Pavel Tvrdík, spoluautor práce a vedoucí výzkumné skupiny na FIT.
Výzkumníci na FIT mají další nápady do budoucna, konkrétně se to týká spojení hlubokých neuronových sítí s velkými astronomickými daty a metodami ne moc běžně používanými v přírodních vědách. Chtějí se orientovat na aktivní zapojení člověka do strojového učení.
