Искусственный интеллект научили искать протопланетные диски

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


NASA Jet Propulsion Laboratory

Астрономы научили систему машинного обучения искать протопланетные диски вокруг звезд. Программа обнаружила 367 новых кандидатов для дальнейших исследований, сообщается в журнале Astronomy and Computing.

Астрономы очень часто работают с большими массивами данных, и нередко им приходится просматривать их вручную. Чтобы облегчить задачу, исследователи в последние годы все чаще используют нейросети и алгоритмы машинного обучения, которые позволяют не только автоматизировать процесс, но и заметно его ускорить.

Авторы новой работы под руководством Тэм Нгуен (Tam Nguyen) из Массачусетского технологического института опирались на данные проекта гражданской науки Disk Detective. Его участники изучают снимки звезд, полученные в рамках нескольких обзоров, и пытаются определить, окружено ли светило газопылевым диском. Для обучения классификатора методом опорных векторов астрономы использовали результаты анализа обзора, выполненного инфракрасным телескопом WISE. Они выбрали 114 звезд, которые были отобраны для дальнейших наблюдений аргентинской обсерваторией CASLEO и считаются хорошими кандидатами для обнаружения протопланетных дисков. Кроме того, ученые использовали два дополнительных набора данных — один состоял из 13 «перспективных» звезд, а второй включал 138 заведомо плохих кандидатов. 

Полученные алгоритмом результаты совпадали с классификацией, сделанной людьми, в 97 процентах случаев. Кроме того, программа смогла обнаружить следы 367 протопланетных дисков, которые ранее были неизвестны исследователям. Все они находятся вокруг звезд, у которых уже есть известные экзопланеты (алгоритм обрабатывал данные архива NASA Exoplanet Archive). Последующие наблюдения выбранных объектов позволят проверить точность работы системы. 

Ранее ученые использовали нейросеть для исследования поверхности Луны. Она смогла обнаружить 6 тысяч новых кратеров. Также системы искусственного интеллекта применялись для определения состава атмосфер экзопланет и отслеживания движения звезд в галактике.

Кристина Уласович


Источник: nplus1.ru

Комментарии: