A modern kozmológia fő kérdései, hogy hogyan fejlődik az univerzum, illetve mi az összetétele – mondta az InfoRádiónak az ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszékének egyetemi tanára. Csabai István hozzátette: az eddigi megfigyelések szerint a világűr jelentős részét a sötét anyag tölti ki, mely fényt nem bocsát ki, így távcsővel nem látható.
Megfigyelése csak közvetett módon lehetséges:
ha egy távolból érkező fény áthatol rajta, azt kissé torzítja. Mivel ezt a módszert nehéz matematikailag kezelni egzakt módon, így megpróbáltak a gépi tanulásos módszerekhez folyamodni – árulta el a szakértő. „Sikerrel jártunk” – jegyezte meg.
A gépi tanulásnak köszönhetően a rendszer sok képet vizsgálva olyan jellemzőket is megtalál, melyek mélyen rejtőznek az adatokban.
A modern grafikus kártyák és számítógépek tették lehetővé, hogy a módszer hatékonyan működjön – hangsúlyozta.
Csabai István két doktoranduszával, Ribli Dezső és Pataki Bálint végezte a kutatást. Ők foglalkoztak a neuronhálók megírásával és az adatok elemzésével. „Már bizonyítottak más területen, orvosdiagnosztikai problémákon nagyon szép eredményeket értek el hasonló technikák alkalmazásával” – emelte ki az egyetemi tanár.
„A neuronhálós módszer fekete dobozként működik, kap sok bemenetet, megtanul valamit, aztán jósol”
– fogalmazott Csabai István, hozzátéve: „az az értekesség, hogy belenéztünk ebbe a fekete dobozba, és megpróbáltuk megérteni, hogy hogyan működik”. Mint mondta: találtak egy egyszerű komponenst, mely önmagában is használható, és rávilágít arra, hogyan működik a hálózat, a mélytanulás és a mesterséges intelligencia.