据西班牙日报8月12日网站报道，日本国家天文台的科学家利用人工智能技术，根据昴宿星团望远镜拍摄的超广角图像，对遥远宇宙中的近560000个星系进行了分类。科学家利用图像寻找S形螺旋星系、Z型螺旋星系和非螺旋星系。

事实上，很难依靠人力资源来处理和分类这么多信息。报告说，通过模仿人们的学习能力和分析大量的数据来工作，完成这么大项目的能力得益于深入学习算法、人工智能技术的使用。

深度学习是机器学习的一个分支，它的算法更先进。与人工智能领域常用的传统算法不同，深度学习可以更快地处理更多的数据和积累经验。

为了处理日本天文学家获得的大量数据，深入学习无疑是最好的选择。借助这一技术，研究人员实现了根据昴宿星团望远镜拍摄的图像对星系进行精确分类。

近年来，基于深度学习算法的自动处理技术得到了迅速的发展，其应用涉及到安全摄像机、自动驾驶汽车、机器人等领域，这是第一次将这种技术用于处理如此庞大数量和规模的天文图像。

日本研究人员的主要目的是利用人工智能技术区分螺旋星系和非螺旋星系。对于天文学家来说，螺旋星系是不可预测的，有些人认为它更复杂，最有可能有生命。毕竟，我们生活的银河系就是螺旋星系。

报告称，利用深度学习技术处理遥远宇宙中的560000张星系图像，几乎确保了完美的准确性：97.5%。到目前为止，天文学家已经识别出近80000个螺旋系统。

随着时间的推移和数据的积累，深入学习算法的经验变得更加丰富，更加"聪明"。科学家们相信，借助这项技术，将有可能识别新的星系形状并改进星系分类。进一步了解遥远的宇宙可能是未来有趣的研究和发展的第一步。