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, Асо, Безымянный, Везувий, Йеллоустоун, Кампи Флегрей, Килауэа, Ключевская Сопка, Мерапи, Мон-Пеле, 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

2019-06-30 09:48

Астрофизики создали нейросеть, которая делает то, чему её не учили

Технологии искусственного интеллекта, кроме прочего, позволяют моделировать различные сложные структуры гораздо быстрее, чем это делалось ранее. Благодаря этому нейросети используются, к примеру, в медицине.

На днях стало известно, что подобный подход впервые опробовали астрофизики, и результат оказался не только потрясающим, но и немного пугающим.

Проект назвали Deep Density Displacement Model (D3M). Фактически это нейросеть, которая способна моделировать виртуальную вселенную. Если точнее, учёные сконцентрировались на гравитации во вселенной.

Для обучения нейросети ей «скормили» 8000 подобных симуляций высокой точности, на которые обычно уходит несколько дней вычислений. На быстрые симуляции с более низкой точностью зачастую уходят минуты.

Однако астрофизикам каким-то образом удалось создать нейросеть, которая мало того, что способна создавать модель вселенной за 30 миллисекунд, так ещё и делает то, чему её не учили. В частности, учитывает изменения определённых параметров. К примеру, концентрации тёмной материи.

Это, как если бы вы обучали программу распознавания изображений, используя фотографии кошек и собак, а она в итоге научилась бы определять слонов. Никто не знает, как это происходит.

Ширли Хо (Shirley Ho) —; один из авторов проекта

Но и это ещё не всё. Оказалось, что относительная погрешность итоговой модели у нейросети D3M составила 2,8%, тогда как этот же показатель у моделей, созданных посредством метода быстрой симуляции, составляет около 9,3%. И учёные понятия не имеют, каким образом у них получилось то, что получилось.

Уточним, в рамках проекта моделировалась вселенная в виде куба с гранью в 600 млн световых лет.


Источник: www.sciencedaily.com