Реклама в Telegram-каналах DzikPic и dev.by теперь дешевле. Узнать подробности 👨🏻‍💻
Support us

AI нашёл 50 новых планет в датасете NASA

AI-алгоритм обнаружил 50 планет в данных космических телескопов NASA, пишет The Next Web. Отмечается, что для данной задачи технология машинного обучения применялась впервые.

Оставить комментарий
AI нашёл 50 новых планет в датасете NASA

AI-алгоритм обнаружил 50 планет в данных космических телескопов NASA, пишет The Next Web. Отмечается, что для данной задачи технология машинного обучения применялась впервые.

Телескопы определяют признаки планет, когда они проходят перед своими солнцами и перекрывают часть света, излучаемого звездой. Однако этот эффект также может иметь место в случае двойных звёздных систем, проблем с камерами телескопов или создаваться посторонними небесными телами.

Новая система на базе искусственного интеллекта была обучена отличать такие помехи от настоящих планет. Для этого учёные из Уорикского университета в Великобритании взяли две выборки: уже подтверждённых планет и посторонних объектов, ложно идентифицированных как планеты. Данные были собраны телескопами «Кеплер», который был списан в 2018 году, и TESS, пришедшим ему на смену. После обучения алгоритму «скормили» ещё один огромный датасет, в котором теоретически могли находиться ещё не известные планеты. Планета признаётся таковой, если вероятность ошибки составляет менее 1%.

AI подтвердил существование 50 планет: самая крупная по размеру сопоставима с Нептуном, самая маленькая — с Землёй. Как отмечают исследователи, ранее технология ML применялась только для ранжирования планет-кандидатов по вероятности, с которой им можно дать этот «статус», но для его подтверждения задействована впервые.

Также система быстрее своих аналогов, а процесс опознания происходит автоматически. Ожидается, что в будущем алгоритм будет верифицировать тысячи потенциальных планет, попавших в объективы космических обсерваторий.

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Компания ввела 4-дневку — число соискателей выросло в 1,5 раза, другие показатели в плюсе
Компания ввела 4-дневку — число соискателей выросло в 1,5 раза, другие показатели в плюсе
Компания ввела 4-дневку — число соискателей выросло в 1,5 раза, другие показатели в плюсе
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.