Тэнгэрийн биетүүдийг ангилах нь эртний асуудал юм. Гайхамшигтай хол зайд байгаа эх сурвалжийн хувьд судлаачид заримдаа од, галактик, квазар, хэт шинэ гариг гэх мэт объектуудыг ялгах гэж тэмцдэг. Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (IA) судлаачид Педро Кунья, Эндрю Хамфри нар одон орны эх сурвалжийн мөн чанарыг тодорхойлдог машин сургалтын алгоритм болох SHEEP-ийг бий болгосноор сонгодог асуудлыг шийдэхийг оролдсон. Эндрю Хамфри (IA, Португийн Их Сургууль, Португалийн Их Сургууль) "Тэнгэрийн биетүүдийг ангилах асуудал нь орчлон ертөнцийн тоо, нарийн төвөгтэй байдлын хувьд маш хэцүү бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь ийм даалгаварт маш ирээдүйтэй хэрэгсэл юм."
SHEEP бол фотометрийн улаан шилжилтийг тооцоолж, эх сурвалжийг галактик, квазар, од гэж ангилахад ашигладаг хяналттай машин сургалтын шугам хоолой юм. Ангилал хийхээс өмнө SHEEP эхлээд фотометрийн улаан шилжилтийг тооцоолж, дараа нь ангиллын загварыг сургах нэмэлт функц болгон мэдээллийн багцад оруулдаг.
Багийнхан биетүүдийн улаан шилжилт, координатыг оруулснаар хиймэл оюун ухаанд орчлон ертөнцийн D газрын зураг дээр тэдгээрийг таних боломжийг олгож, эх сурвалжийн шинж чанарыг илүү сайн тооцоолохын тулд үүнийг өнгөт мэдээллийн хамт ашигласан болохыг тогтоожээ. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь Сүүн замын хавтгайд ойрхон оддыг олох магадлал нь галактикийн туйлуудаас өндөр болохыг олж мэдсэн. Хамфри нэмж хэлэв: "Бид хиймэл оюун ухаанд орчлон ертөнцийг гурван хэмжээстээр харах боломжийг олгох үед энэ нь огторгуйн биет гэж юу болох талаар үнэн зөв шийдвэр гаргах чадвараа үнэхээр сайжруулсан."
Слоан Дижитал Тэнгэрийн Судалгаа (SDSS) зэрэг газар болон сансар огторгуйд суурилсан томоохон судалгаанууд нь одон орон судлалын салбарт хувьсгал хийсэн их хэмжээний өгөгдөл гаргаж авсан. Вера К.Рубины ажиглалтын төв, Харанхуй энергийн спектроскопийн хэрэгсэл (DESI), Евклидийн сансрын нисэгч (ESA) эсвэл Жеймс Уэбб сансрын дуран (НАСА/ESA)-ийн цаашдын судалгаанууд илүү нарийвчилсан мэдээлэл, дүрслэлийг үргэлжлүүлэн өгөх болно. Гэсэн хэдий ч уламжлалт аргыг ашиглан бүх өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх нь цаг хугацаа их шаарддаг. AI буюу машин сургалт нь энэхүү шинэ өгөгдлийг шинжлэх, шинжлэх ухааны хамгийн сайн ашиглахад чухал үүрэг гүйцэтгэнэ.
Педро Кунха хэлэхдээ, "Хамгийн сэтгэл хөдөлгөм хэсгүүдийн нэг бол машин сурах нь бидэнд орчлон ертөнцийг илүү сайн ойлгоход хэрхэн тусалдагийг харах явдал юм. Бидний арга зүй нь бидэнд боломжит замыг зааж өгдөг бөгөөд энэ явцад шинэ замыг бий болгодог. Энэ бол одон орон судлалын хувьд гайхалтай үе юм."
Дүрслэл, спектроскопийн судалгаа нь орчлон ертөнцийн харагдахуйц агуулгыг ойлгох гол эх сурвалжуудын нэг юм. Эдгээр тоймуудын мэдээлэл нь одод, квазар, галактикийн статистик судалгаа хийхээс гадна илүү ер бусын объектуудыг олж илрүүлэх боломжийг олгодог.
Та Украинд Оросын түрэмгийлэгчдийн эсрэг тэмцэхэд тусалж чадна. Үүнийг хийх хамгийн сайн арга бол Украины Зэвсэгт хүчинд мөнгө хандивлах явдал юм Амьдралыг аврах эсвэл албан ёсны хуудсаар дамжуулан NBU.
Мөн уншина уу: