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.
В разрыве протопланетного диска звезды WISPIT 2 ученые разглядели зарождающуюся планету. Это уже второй гигант в этом формирующемся «семействе», что делает его крайне похожим на молодую Солнечную систему.
Десятки странных архитектурных структур, обнаруженных в тропических лесах Юкатана, когда-то были не ритуальными сооружениями майя, а рынками с рядами прилавков, пришли к выводу археологи.
Бактерии, устойчивые к антибиотикам, по самым консервативным оценкам убивают более миллиона человек в год. Ученые выяснили, что их распространению способствует не только неизбирательное использование антибиотиков для лечения людей и скота, но и широкое применение глифосата. Ранее этот гербицид уже вызывал вопросы у других научных групп.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
В разрыве протопланетного диска звезды WISPIT 2 ученые разглядели зарождающуюся планету. Это уже второй гигант в этом формирующемся «семействе», что делает его крайне похожим на молодую Солнечную систему.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
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