1235
3
Искусственный интеллект помогает при идентификации астрономических объектов
Классификация небесных объектов представляет собой давнюю астрономическую проблему. Источники разного типа, находящиеся на немыслимо огромных расстояниях, легко перепутать между собой, например, звезду с галактикой, или квазар со сверхновой.
Одно из современных решения этой проблемы было недавно предложено исследователями во главе с Педро Куньей (Pedro Cunha) из Института астрофизики и космических исследований, Португалия, которые попытались решить классическую проблему, создав оригинальный алгоритм машинного обучения под названием SHEEP, способный определять природу астрономических источников.
Алгоритм SHEEP представляет собой программу для обработки данных на основе принципов искусственного интеллекта, которая производит оценку фотометрических красных смещений и использует эту информацию для последующей классификации источников, таких как галактика, квазар или звезда. «Эту фотометрическую информацию легко получить, и поэтому она очень важна при первичном анализе природы наблюдаемых объектов», - сказал Кунья.
«Новизна нашего исследования состоит в том, что перед проведением классификации алгоритм сначала производит оценку фотометрических красных смещений, которые затем добавляет в набор данных как дополнительный вспомогательный параметр для тренировки классификационной модели».
Команда нашла, что добавление этого красного смещения и координат объектов позволяют искусственному интеллекту «понимать» эти объекты в сетке трехмерной карты Вселенной, и они использовали эти величины совместно с цветовой информацией, чтобы производить более точные оценки свойств источников. Например, искусственный интеллект выяснил, что вероятность обнаружить звезды ближе к плоскости Млечного пути выше, чем в направлении полюсов Галактики. Согласно авторам, когда искусственный интеллект начал работать с трехмерной картой Вселенной, точность определения природы источников значительно возросла.
Эта работа стала важной частью современных попыток разработать средства обработки огромного количества данных, производимых современными действующими обзорами неба, такими как Слоуновский цифровой обзор неба, а также планируемыми проектами, такими как Обсерватория имени Веры Рубин, Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), спутник Euclid («Евклид») и космическая обсерватория James Webb («Джеймс Уэбб») НАСА/ЕКА.
Исследование увидело свет в журнале Astronomy & Astrophysics.
(Добавил: Hot Temp)
к последнему комментарию
Использование искусственного интеллекта - верный способ угробить интеллект естественный. ИИ определяет объекты на основе известных знаний. В случае обнаружения нестандартного объекта он его не распазнает. А суть науки как раз в открытии нового. Так что лень своего интеллекта приведёт к профанации самого научного процесса.
«ИИ определяет объекты на основе известных знаний. В случае обнаружения нестандартного объекта он его не распазнает».
.
Чаще ИИ принимает его за один из известных ему стандартный объект.
Что с успехом делают и многие представители ЕИ.
Называть устройство "нейронная сеть" термином "Искусственный Интеллект" -- заслуга жёлтой прессы.
Интеллекта в нынешних нейронных сетях не больше, чем в наших компьютерах и работают они по таким же программам, а для увеличения скорости обработки применяется параллельная работа множества процессоров. Обычно для этого используются видеокарты (как и для "майнинга" криптовалют), в которых уже имеются до нескольких сотен простеньких процессоров (ядер) для быстрой параллельной обработки видео.
Читайте AstroNews в Яндекс.Дзен