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, Бромо, Булусан, Везувий, Иджен, Йеллоустоун, Карымский, Килауэа, Ключевская Сопка, Мерапи, Невадос-де-Чильян, Питон-де-ла-Фурнез, Сабанкая, Тавурвур, Толбачик, Турриальба, 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

2018-03-31 16:27

Искусственный интеллект научили искать протопланетные диски

экзопланеты фото

NASA Jet Propulsion Laboratory

Астрономы научили систему машинного обучения искать протопланетные диски вокруг звезд. Программа обнаружила 367 новых кандидатов для дальнейших исследований, сообщается в журнале Astronomy and Computing.

Астрономы очень часто работают с большими массивами данных, и нередко им приходится просматривать их вручную. Чтобы облегчить задачу, исследователи в последние годы все чаще используют нейросети и алгоритмы машинного обучения, которые позволяют не только автоматизировать процесс, но и заметно его ускорить.

Авторы новой работы под руководством Тэм Нгуен (Tam Nguyen) из Массачусетского технологического института опирались на данные проекта гражданской науки Disk Detective. Его участники изучают снимки звезд, полученные в рамках нескольких обзоров, и пытаются определить, окружено ли светило газопылевым диском. Для обучения классификатора методом опорных векторов астрономы использовали результаты анализа обзора, выполненного инфракрасным телескопом WISE. Они выбрали 114 звезд, которые были отобраны для дальнейших наблюдений аргентинской обсерваторией CASLEO и считаются хорошими кандидатами для обнаружения протопланетных дисков. Кроме того, ученые использовали два дополнительных набора данных — один состоял из 13 «перспективных» звезд, а второй включал 138 заведомо плохих кандидатов. 

Полученные алгоритмом результаты совпадали с классификацией, сделанной людьми, в 97 процентах случаев. Кроме того, программа смогла обнаружить следы 367 протопланетных дисков, которые ранее были неизвестны исследователям. Все они находятся вокруг звезд, у которых уже есть известные экзопланеты (алгоритм обрабатывал данные архива NASA Exoplanet Archive). Последующие наблюдения выбранных объектов позволят проверить точность работы системы. 

Ранее ученые использовали нейросеть для исследования поверхности Луны. Она смогла обнаружить 6 тысяч новых кратеров. Также системы искусственного интеллекта применялись для определения состава атмосфер экзопланет и отслеживания движения звезд в галактике.

Кристина Уласович


Источник: nplus1.ru

Вернуться к списку новостей