🌌 Исследователи из Университета Карнеги-Меллона обучили ИИ прогнозировать массу галактик.
Специалисты использовали суперкомпьютер Bridges-2 и другие ресурсы, предоставленные центром PSC и выделенные по программе ACCESS, для тренировки алгоритма глубокого обучения. После обработки всей известной о Скоплении Волос Вероники информации система выдала результат, который совпал с прогнозами астрофизиков.
🔎 По данным ученых, для расчета массы галактики ИИ потребовалось несколько недель, в то время как специалисты тратят на это около года. Технология позволит исследователям ускорить анализ астрофизических явлений и приведет к росту новых открытий, добавили они.
#исследование #космос
Специалисты использовали суперкомпьютер Bridges-2 и другие ресурсы, предоставленные центром PSC и выделенные по программе ACCESS, для тренировки алгоритма глубокого обучения. После обработки всей известной о Скоплении Волос Вероники информации система выдала результат, который совпал с прогнозами астрофизиков.
🔎 По данным ученых, для расчета массы галактики ИИ потребовалось несколько недель, в то время как специалисты тратят на это около года. Технология позволит исследователям ускорить анализ астрофизических явлений и приведет к росту новых открытий, добавили они.
#исследование #космос
🛸 Участники проекта SETI разработали нейросеть, которая отфильтровывает помехи и более эффективно обнаруживает необычные космические радиосигналы при поиске внеземного разума.
Ученые использовали наблюдения 820 звезд в виде 115 млн фрагментов данных. С помощью нейросети команда смогла обнаружить восемь потенциально интересных сигналов. Дальнейший анализ может подтвердить их внеземное происхождение. В таком случае ученым предстоит выяснить, с какой технологией они столкнулись.
📡 По словам исследователей, нейросеть полностью исключает человеческий фактор из процесса поиска. Алгоритм работает в два раза быстрее стандартных методов, а также отфильтровывает земные сигналы.
https://forklog.com/news/ai/ii-obnaruzhil-potentsialnye-inoplanetnye-radiosignaly
#космос
Ученые использовали наблюдения 820 звезд в виде 115 млн фрагментов данных. С помощью нейросети команда смогла обнаружить восемь потенциально интересных сигналов. Дальнейший анализ может подтвердить их внеземное происхождение. В таком случае ученым предстоит выяснить, с какой технологией они столкнулись.
📡 По словам исследователей, нейросеть полностью исключает человеческий фактор из процесса поиска. Алгоритм работает в два раза быстрее стандартных методов, а также отфильтровывает земные сигналы.
https://forklog.com/news/ai/ii-obnaruzhil-potentsialnye-inoplanetnye-radiosignaly
#космос
ForkLog
ИИ обнаружил потенциальные инопланетные радиосигналы
Ученые разработали нейросеть, которая отфильтровывает помехи и более эффективно обнаруживает необычные космические радиосигналы при поиске внеземного разума.
🌕 Канадская компания MCSS впервые протестирует ИИ на поверхности Луны.
Разработчики интегрировали технологию в созданный в ОАЭ ровер Rashid, который отправили на спутник вместе с японским посадочным модулем Hakuto-R 11 декабря 2022 года. Ожидается, что луноход поможет ученым в исследовании и поиске полезных ископаемых.
Система на базе алгоритмов глубокого обучения будет анализировать собираемые Rashid снимки и определять геологические особенности поверхности спутника. Также она проинформирует операторов о потенциальных опасностях и поможет построить оптимальный маршрут движения аппарата.
📆 Rashid прибудет на Луну в конце апреля 2023 года. Он сможет исследовать местность 14,5 земных суток.
#исследование #космос
Разработчики интегрировали технологию в созданный в ОАЭ ровер Rashid, который отправили на спутник вместе с японским посадочным модулем Hakuto-R 11 декабря 2022 года. Ожидается, что луноход поможет ученым в исследовании и поиске полезных ископаемых.
Система на базе алгоритмов глубокого обучения будет анализировать собираемые Rashid снимки и определять геологические особенности поверхности спутника. Также она проинформирует операторов о потенциальных опасностях и поможет построить оптимальный маршрут движения аппарата.
📆 Rashid прибудет на Луну в конце апреля 2023 года. Он сможет исследовать местность 14,5 земных суток.
#исследование #космос
🔭 Американские и корейские исследователи разработали ИИ-алгоритм для устранения размытости на фотографиях галактик, снятых земными телескопами. Исходный код проекта доступен на GitHub.
Специалисты объединили алгоритм оптимизации с нейросетью, обученной на созданных с учетом спецификаций имитационных изображениях галактик, которые планируют использовать в Обсерватории имени Веры Рубин.
Инструмент берет фото с дефектами и описание атмосферного блюра — в частности, функцию рассеяния точки. Затем нейросеть удаляет размытие и убирает шум, чередуя задачи в течение заданного количества шагов. По сравнению с традиционными способами ИИ позволяет астрономам точнее и быстрее оценить галактики.
🔎 Исследователи заявили, что очищенное с помощью новой модели изображение содержит на 38,6% меньше ошибок, чем обработанные классическим методом картинки. Также алгоритм убирает на 7,4% больше дефектов по сравнению с более современными технологиями.
#исследование #космос
Специалисты объединили алгоритм оптимизации с нейросетью, обученной на созданных с учетом спецификаций имитационных изображениях галактик, которые планируют использовать в Обсерватории имени Веры Рубин.
Инструмент берет фото с дефектами и описание атмосферного блюра — в частности, функцию рассеяния точки. Затем нейросеть удаляет размытие и убирает шум, чередуя задачи в течение заданного количества шагов. По сравнению с традиционными способами ИИ позволяет астрономам точнее и быстрее оценить галактики.
🔎 Исследователи заявили, что очищенное с помощью новой модели изображение содержит на 38,6% меньше ошибок, чем обработанные классическим методом картинки. Также алгоритм убирает на 7,4% больше дефектов по сравнению с более современными технологиями.
#исследование #космос
🪄 Американские исследователи задействовали ИИ для улучшения изображения сверхмассивной черной дыры в центре галактики М87.
Первый в истории исходный снимок представили в 2019 году. Его сделали с помощью комплекса телескопов Event Horizon Telescope (EHT).
Для повышения качества изображения специалисты разработали алгоритм PRIMO, использующий метод обучения представлениям. Они натренировали его на 30 000 изображений смоделированных черных дыр для поиска закономерностей.
🌌 Улучшенный с помощью ИИ снимок согласуется с данными EHT и соответствует теоретическим моделям космического объекта.
#исследование #космос
Первый в истории исходный снимок представили в 2019 году. Его сделали с помощью комплекса телескопов Event Horizon Telescope (EHT).
Для повышения качества изображения специалисты разработали алгоритм PRIMO, использующий метод обучения представлениям. Они натренировали его на 30 000 изображений смоделированных черных дыр для поиска закономерностей.
🌌 Улучшенный с помощью ИИ снимок согласуется с данными EHT и соответствует теоретическим моделям космического объекта.
#исследование #космос