Нейросеть ROBERT изучит атмосферы экзопланет |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-07-02 18:32 Свершилось! Кажется, наступает момент соединения двух едва ли не самых бурно развивающихся областей науки: астрофизики и нейронаук. Если быть точным, то нейросети начали приспосабливать для астрономических нужд. И одной из первых ласточек в этом направлении должна стать программа RobERt, которая должна определить атмосферы планет у других звёзд. Статья о разработке опубликована в The Astrophysical Journal. Планета Земля, "раскрашенная" нейросетью в стиле Моне. Фото UCL Как вы понимаете, название, которое дали программе её автор, Инго Вальдманн (Ingo Waldmann) из Университетского колледжа в Лондоне - аббревиатура. «RobERt» означает Robotic Exoplanet Recognition, то есть - «роботическое планетное распознавание». Нейросеть RobERt относится к категории так называемых глубоких сетей доверия (Deep Belief Network), которые состоят из связанных друг с другом скрытых слоёв «нейронов» между слоем «вход» и слоем «выход». В RobERt таких слоёв три. Первый, в 500 «нейронов» отфильтровывает входящую информацию о спектре планетной системы, второй, в 200 «нейронов» уточняет информацию, третий в 50 «нейронов» определяет, какие газы находятся в атмосфере экзопланеты. Для тренировки автор смоделировал 85750 спектров экзопланет пяти известных типов. В конце тренировочного процесса точность распознавания состава атмосфер составила 99.7 процентов, при этом, по словам Вальдманна, программа оказалась устойчивой к шумам, слабому сигналу и ограниченному диапазону принятых волн. RobERt предполагается использовать для обработки данных телескопов будущего, которые смогут получать массово спектры экзопланет. В первую очередь это относится к космическому телескопу Джеймса Вебба с 6-метровым зеркалом, запуск которого назначен на 2018 год. Источник: www.neurotechnologies.ru Комментарии: |
|