ИИ классифицировал сверхновые с невероятной точностью |
||
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 Нейронные сети начинающим 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 |
2020-12-20 12:34 Чтобы отнести сверхновую к тому или иному классу, требуется ее кривая блеска и спектр. Новому алгоритму с машинным обучением нужна только кривая блеска. Он позволит сэкономить огромное количество времени астрономам, сохранив точность анализа Астрономы разработали программное обеспечение, которое классифицирует различные типы сверхновых на основе их кривых блеска — зависимостей блеска звезды от времени. До сих пор ученые определяли тип сверхновой, основываясь на их спектрах и кривых блеска. Но новому алгоритму даже не нужны спектры, получить которые не так-то просто — он анализирует изменение яркости объекта во времени. Это не первая подобная попытка использовать алгоритмы с машинным обучением для классификации сверхновых. Но в данной работе астрономы впервые предоставили программе доступ к огромному набору реальных данных. В конечном итоге это позволило создать алгоритм, который может определять тип сверхновой звезды с точностью в 80-90%. Для обучения программы исследователи использовали данные телескопа Pan-STARRS1, которые содержали 2500 сверхновых с кривыми блеска. Для 500 из этих объектов в базе также были спектры, которые точно отражали тип звезды. Обучив программу на 500 звездах с кривыми блеска и спектрами, ученые решили попробовать классифицировать с его помощью оставшиеся 2000 звезд. Оказалось, что алгоритм способен выполнять эту задачу с невероятной точностью от 80% до 90% в зависимости от ограничений на анализируемые параметры, которые ученые накладывали вручную. По словам астрономов, новый искусственный интеллект позволит не только провести более точную классификацию архивных данных, но также будет полезен в анализе будущих данных. Например, в 2023 планируется запуск Обсерватории имени Веры Рубин, которая потенциально сможет открывать миллионы сверхновых звезд ежегодно. Вручную такой объем данных не обработать, поэтому новый искусственный интеллект будет как нельзя кстати. Источник: www.popmech.ru Комментарии: |
|