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 Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Новая находка доказывает, что эволюция изобрела как минимум два независимых способа бороться с вирусами. Это открытие кардинально меняет представления о развитии иммунитета и расширяет горизонты для поиска новых лекарств.
Мы много знаем о том, как цивилизации до нас строили дома и дороги, но с объектами материальной культуры дела обстоят сложнее. Ремесленные техники часто хранились в строгом секрете и могли быть случайно утрачены при неудачном стечении обстоятельств. Так случилось с ювелирной техникой цзинь чжэ сы.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Новая находка доказывает, что эволюция изобрела как минимум два независимых способа бороться с вирусами. Это открытие кардинально меняет представления о развитии иммунитета и расширяет горизонты для поиска новых лекарств.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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