一个主要由日本国家天文台(NAOJ)的天文学家组成的研究小组，应用了一种深度学习技术，一种人工智能，对斯巴鲁望远镜获得的大数据集中的星系进行分类。由于它的高灵敏度，在图像中发现了多达56万个星系。用肉眼一个一个地对这么多的星系进行形态学分类是极其困难的。人工智能使该团队能够在没有人工干预的情况下执行处理。
自2012年以来，利用深度学习算法进行特征提取和判断的自动化处理技术得到了快速发展。现在，它们通常在准确性上超过人类，被用于自动驾驶汽车、安全摄像头和许多其他应用。NAOJ的项目助理教授Tadaki kenichi博士提出，如果人工智能可以对猫和狗的图像进行分类，它应该能够区分“有螺旋图案的星系”和“没有螺旋图案的星系”。事实上，利用人类准备的训练数据，人工智能成功地以97.5%的准确率对星系形态进行了分类。然后将经过训练的人工智能应用到整个数据集，它识别出了大约8万个星系中的螺旋。
现在这种技术已经被证明是有效的，杏耀平台它可以被扩展到将星系分类为更详细的类别，通过训练人工智能在大量的由人类分类的星系的基础上。NAOJ现在正在进行一个名为“星系巡游”的公民科学项目，在这个项目中，公民们可以查看斯巴鲁望远镜拍摄的星系图像，寻找星系正在碰撞或与另一个星系合并的特征。“星系巡游”的顾问、副教授田中正幸对使用人工智能研究星系抱有很高的希望，他说:“斯巴鲁战略计划是严肃的大数据，包含了几乎无数个星系。在科学上，
杏耀平台经营之道 ，与民间天文学家和机器合作处理这样的大数据是非常有趣的。通过在公民科学家在星系漫游中进行的分类基础上进行深度学习，我们很有可能会发现大量的碰撞和合并星系。”
