![]() |
![]() |
![]() |
|||||
![]() |
ИИ помог астрономам классифицировать звезды с высокой точностью |
||||||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-04-02 11:56 ![]() Искусственный интеллект (ИИ) продолжает менять методы научных исследований, и астрономия не стала исключением. Международная группа ученых разработала серию моделей ИИ, которые помогают классифицировать звезды по их световым кривым. Исследование было опубликовано в журнале Intelligent Computing. Авторы представили StarWhisper LightCurve — три модели, использующие глубокое обучение для автоматической обработки данных о переменных звездах. Эти модели минимизируют необходимость ручной настройки и способны анализировать большие объемы информации с высокой точностью. В качестве обучающего материала использовались данные с космических телескопов Kepler и K2. Основное внимание уделялось пяти основным видам переменных звезд, однако в выборку также вошли редкие типы, что позволило улучшить точность алгоритмов. Наиболее точные результаты показала модель Swin Transformer, разработанная на основе технологий обработки естественного языка. Она достигла 99% точности в общей классификации и 83% при определении редких звезд, известных как цефеиды II типа. Другие модели, такие как Conv1D + BiLSTM, продемонстрировали точность в 94%. Отличительной особенностью StarWhisper LightCurve является его адаптивность. Три модели могут работать с разными форматами данных: текстовыми временными рядами, изображениями и звуковыми волнами. Это упрощает анализ и открывает новые возможности для применения ИИ в астрономии. Источник: news.rambler.ru Комментарии: |
||||||