Все последние события из жизни вулканологов, сейсмологов
Японцев, Американцев и прочих несчастных, которым повезло родиться, жить
и умереть в зоне сейсмической активности

Стихия

Землетрясение, Извержения вулканов, Ледяной дождь, Лесные пожары, Ливни, Наводнения, Огненный смерч, Паводок, Смерчи (Торнадо), Тайфуны, Тектонический разлом, Ураганы, Цунами, град, ледоход

Вулканы

Авачинский, Безымянный, Бромо, Везувий, Даллол, Иджен, Йеллоустоун, Кальбуко, Карымский, Килауэа, Ключевская Сопка, Мерапи, Мутновский, Невадос-де-Чильян, Ньирагонго, Толбачик, Фуэго, Хурикес, Шивелуч, Этна

Тайфуны

Тайфун Нору

Наводнения

Наводнение в Приморье

Районы вулканической активности

Вулканы Камчатки, Вулканы Мексики, Курилы

Грязевые вулканы и гейзеры

Локбатан

Природа

Вулканы, Изменение климата, Красота природы

Наука

Археология, Вулканология

Наша планета

Живая природа, Спасение животных

Ураганы

Тайфун Мэттью, Ураган Ирма, Ураган Харви, ураган Мария

Районы сейсмической активности

Землетрясение в Италии, Землетрясение в Китае, Землетрясение в Турции

Солнечная система

Венера, Марс, Меркурий, Планета Земля, Плутон, Сатурн, Юпитер

Космос

экзопланеты

Астрономические события

Лунное затмение, Метеориты, Противостояние Марса, Суперлуние

Антропогенные факторы

Климатическое оружие

Землетрясения

Прогноз землетрясений

2017-09-04 12:07

ИИ-астроном анализирует снимки космоса за секунды вместо месяцев

Нейронная сеть способна невероятно быстро извлекать информацию из снимков Вселенной, сделанных радиотелескопами, использующими эффект гравитационного линзирования, сообщает Engadget.

Гравитационное линзирование — это эффект, которым обладают космические объекты. Суть его заключается в том, что когда наблюдатель смотрит на объект удаленный в пространстве через другой космический объект, форма дальнего источника света искажается. Это полезное явление, которое помогло ученым обнаружить экзопланеты, понять эволюцию галактик. Но анализ изображений, подверженных гравитационному линзированию, занимает очень много времени, требуя от исследователей сравнения реальных изображений с имитируемыми. Анализ всего одного снимка может занять недели или даже месяцы.

Американские ученые из Стэнфорда и Национальной ускорительной лаборатории SLAC нашли способ сократить это время до нескольких секунд. Исследовательская группа показала нейронной сети полмиллиона имитированных изображений космических объектов. ИИ смог проанализировать снимки с точностью, сравнимой с традиционными методами.

«Удивительно, что нейронные сети сами изучают, какие особенности нужно искать», — говорит Фил Маршалл, исследователь проекта. — Это похоже на то, как маленькие дети учатся распознавать объекты. Вы не говорите им точно, что такое собака, вы просто показываете им фотографии собак". При появлении новых телескопов будет появляться все больше и больше примеров линзирования, для анализа всех данных потребуются более быстрые методы. И самое главное, что астроному для такого анализа потребуется всего лишь ноутбук или мобильный телефон для связи с ИИ на удаленном сервере.

ИИ научат искать места рабского труда по снимкам из космоса. Новый краудсорсинг-проект направлен на то, чтобы идентифицировать на изображениях, снятых со спутников, печи для обжига кирпича в Южной Азии — места принудительного труда, и обучить этому искусственный интеллект.


Источник: hightech.fm