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

2020-12-20 12:34

ИИ классифицировал сверхновые с невероятной точностью

Чтобы отнести сверхновую к тому или иному классу, требуется ее кривая блеска и спектр. Новому алгоритму с машинным обучением нужна только кривая блеска. Он позволит сэкономить огромное количество времени астрономам, сохранив точность анализа

Астрономы разработали программное обеспечение, которое классифицирует различные типы сверхновых на основе их кривых блеска — зависимостей блеска звезды от времени. До сих пор ученые определяли тип сверхновой, основываясь на их спектрах и кривых блеска. Но новому алгоритму даже не нужны спектры, получить которые не так-то просто — он анализирует изменение яркости объекта во времени.

Это не первая подобная попытка использовать алгоритмы с машинным обучением для классификации сверхновых. Но в данной работе астрономы впервые предоставили программе доступ к огромному набору реальных данных. В конечном итоге это позволило создать алгоритм, который может определять тип сверхновой звезды с точностью в 80-90%.

Для обучения программы исследователи использовали данные телескопа Pan-STARRS1, которые содержали 2500 сверхновых с кривыми блеска. Для 500 из этих объектов в базе также были спектры, которые точно отражали тип звезды. Обучив программу на 500 звездах с кривыми блеска и спектрами, ученые решили попробовать классифицировать с его помощью оставшиеся 2000 звезд. Оказалось, что алгоритм способен выполнять эту задачу с невероятной точностью от 80% до 90% в зависимости от ограничений на анализируемые параметры, которые ученые накладывали вручную.

По словам астрономов, новый искусственный интеллект позволит не только провести более точную классификацию архивных данных, но также будет полезен в анализе будущих данных. Например, в 2023 планируется запуск Обсерватории имени Веры Рубин, которая потенциально сможет открывать миллионы сверхновых звезд ежегодно. Вручную такой объем данных не обработать, поэтому новый искусственный интеллект будет как нельзя кстати.


Источник: www.popmech.ru

Вернуться к списку новостей