Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросеть распознает космические объекты на снимках телескопов
Португальские астрофизики обучили искусственный интеллект автоматически определять галактики, звезды и квазары на снимках миллионов далеких светил.
Классификация космических объектов на астрономических снимках не так проста, как может показаться. Находясь на огромных расстояниях, они выглядят как слабые, часто размытые светящиеся точки. Глядя на них, часто сложно сказать, с чем мы имеем дело — звездой или галактикой, сверхновой или квазаром. В то же время масштабные обзоры неба, которые проводят в последние десятилетия, собрали колоссальные массивы снимков, нуждающиеся в таком анализе. Проводить его традиционными методами слишком тяжело и долго.
Поэтому ученые из Португалии решили автоматизировать задачу и использовать для этого искусственный интеллект. Педро Кунха (Pedro Cunha) и Эндрю Хамфри (Andrew Humphrey) из Института астрофизики и космических наук (IA) разработали модель SHEEP, способную быстро и точно классифицировать далекие космические объекты на снимках телескопов. Детали проекта они приводят в статье, опубликованной в журнале Astronomy & Astrophysics.
SHEEP — модель машинного обучения с подкреплением, которая использует спектры и координаты космических объектов, а также определяет фотометрическое красное смещение, чтобы точнее классифицировать их. Красное смещение вместе с координатами позволяет системе оценить примерное положение источника в пространстве, чтобы лучше распознавать его. Например, если объект находится в плоскости Млечного Пути, он с большей вероятностью будет звездой, а если вне этой плоскости — удаленной галактикой.
Для демонстрации работы SHEEP авторы проанализировали с его помощью обширные базы данных обзоров SDSS (сделанного наземными инструментами) и WISE (сделанного одноименным космическим телескопом), содержащие фотометрические данные для примерно трех с половиной миллионов далеких источников. Точность определения алгоритмом звезд составила 98,5 процента, галактик — 96,7 процента, а квазаров (активных ядер молодых галактик) — 99 процентов.
«Позволив искусственному интеллекту включать данные о положении источников в пространстве, мы улучшили его способность принимать правильные решения о природе этих источников», — рассказал профессор Хамфри. Ученые надеются, что их система поможет находить интересные объекты в огромных массивах данных, которые появятся в ближайшее время — в частности, благодаря новой космической миссии ESA Euclid. Аппарат готовится к запуску в 2023 году и займется сверхточным измерением красных смещений далеких галактик.
Telegram 
Дзен 
VK Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии