joi, 28 martie 2024

desktop v4.2.1

Root NationНовиниștiri ITInteligența artificială ajută la identificarea obiectelor astronomice

Inteligența artificială ajută la identificarea obiectelor astronomice

-

Класифікація небесних об’єктів є давньою проблемою. З джерелами на майже неймовірних відстанях дослідникам іноді важко розрізнити такі об’єкти, як зірки, галактики, квазари чи наднові зірки. Дослідники Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (IA) Педро Кунья та Ендрю Хамфрі спробували розв’язати класичну проблему, створивши SHEEP, алгоритм машинного навчання, що визначає природу астрономічних джерел. Ендрю Хамфрі (ІА та Університет Порту, Португалія) коментує: «Проблема класифікації небесних об’єктів дуже складна з точки зору кількості та складності Всесвіту, і штучний інтелект — дуже перспективний інструмент для таких завдань».

Inteligența artificială ajută la identificarea obiectelor astronomice

SHEEP este o conductă de învățare automată supravegheată care estimează deplasările fotometrice către roșu și utilizează aceste informații pentru a clasifica ulterior sursele ca galaxii, quasari sau stele. Înainte de a efectua clasificarea, SHEEP estimează mai întâi deplasările fotometrice spre roșu, care sunt apoi introduse în setul de date ca o caracteristică suplimentară pentru antrenarea modelului de clasificare.

Echipa a descoperit că includerea deplasării spre roșu și coordonatele obiectelor a permis inteligenței artificiale (AI) să le identifice pe o hartă XNUMXD a universului și au folosit acest lucru împreună cu informațiile de culoare pentru a estima mai bine proprietățile sursei. De exemplu, AI a aflat că probabilitatea de a găsi stele mai aproape de planul Căii Lactee este mai mare decât la polii galactici. Humphrey a adăugat: „Când am permis inteligenței artificiale să obțină o vedere tridimensională a universului, și-a îmbunătățit cu adevărat capacitatea de a lua decizii precise despre ce este exact un obiect ceresc”.

Sondajele la scară largă, atât la sol, cât și la nivel spațial, cum ar fi Sloan Digital Sky Survey (SDSS), au produs cantități mari de date, revoluționând domeniul astronomiei. Studiile viitoare ale Observatorului Vera K. Rubin, Instrumentul spectroscopic al energiei întunecate (DESI), misiunea spațială Euclid (ESA) sau Telescopul spațial James Webb (NASA/ESA) vor continua să ofere informații și imagini mai detaliate. Cu toate acestea, analiza tuturor datelor folosind metode tradiționale poate fi consumatoare de timp. Inteligența artificială sau învățarea automată vor fi esențiale pentru analizarea și utilizarea cât mai bună a acestor date noi.

Euclid (ESA)
Misiunea Euclid (ESA)

Pedro Cunha spune: „Una dintre cele mai interesante părți este să vedem cum învățarea automată ne ajută să înțelegem mai bine universul. Metodologia noastră ne arată o cale posibilă, creând în același timp altele noi în acest proces. Acesta este un moment extraordinar pentru astronomie.”

Studiile imagistice și spectroscopice sunt una dintre principalele resurse pentru înțelegerea conținutului vizibil al universului. Datele acestor recenzii ne permit să efectuăm studii statistice ale stelelor, quasarelor și galaxiilor, precum și să descoperim obiecte mai neobișnuite.

Poți ajuta Ucraina să lupte împotriva invadatorilor ruși. Cel mai bun mod de a face acest lucru este să donați fonduri Forțelor Armate ale Ucrainei prin intermediul Salveaza viata sau prin pagina oficiala NBU.

Citeste si:

Dzherelofizic
Inscrie-te
Notifică despre
oaspete

0 Comentarii
Recenzii încorporate
Vezi toate comentariile
Alte articole
Abonați-vă pentru actualizări

Comentarii recente

Popular acum
0
Ne plac gândurile voastre, vă rugăm să comentați.x