AI, kes on koolitatud galaktikate tunnustamiseks

AI, kes on koolitatud galaktikate tunnustamiseks

Teadlased on õpetanud kunstlikku intelligentsust (AI), mida kasutatakse Facebooki nägude tuvastamiseks, et tuvastada galaktikaid sügavas ruumis. Selle tulemusena ilmus projekt ClaRAN, skaneerides fotosid raadioteleskoopidest. Peamine ülesanne on tuvastada raadio galaktikaid - võimsate raadiojaamadega allikaid, mis asuvad kesksest supermassive mustast august. Arvatakse, et suured mustad augud asuvad enamiku galaktikate keskel (võib-olla kõik).

Perioodiliselt supermassive mustad augud vabastavad raadioteleskoopidega fikseeritud düüsid. Aja jooksul suudavad nad jõuda oma kodumaistest galaktikatest kaugele, mistõttu on keeruline leida traditsiooniliste programmide täpne allikas. Seetõttu võtab ClaRAN üle.

AI, kes on koolitatud galaktikate tunnustamiseks

Raadio- ja infrapunaandmete skaneerimise ajal tehti ClaRAN-i 14 raadio galaktika prognoosi. Kõik prognoosid tehakse kõrge usaldustasemega. Usaldus 1.00 näitab, et ClaRAN on äärmiselt kindel, et see on raadio galaktikate süsteem ja selle klassifikatsioon on õige

Esialgu kasutati programmi, et avastada objekte Microsoftis ja Facebookis. Aga see oli täiesti ümber ja häälestatud, et otsida inimeste asemel galaktikaid. ClaRAN on saadaval avatud lähtekoodiga.

AI, kes on koolitatud galaktikate tunnustamiseks

Erinevate teleskoobide andmete kombineerimisel suureneb ClaRANi usaldus tuvastamise ja klassifitseerimise suhtes. Usaldus 1.00-ga näitab, et programm on veendunud, et leitud allikas on raadio galaktika. Vasakul on raadio galaktika, mille ClaRAN leidis raadioteleskoopide indikaatorite abil (prognoos - 0,53 ja 0,63). Parem - sama galaktika, kuid infrapuna teleskoobi (usaldus - 1,00) andmete lisamine

Austraalia raadiointerferomeetri ASCAP-i tulevased uuringud näitavad kuni 70 miljonit galaktikat. Traditsioonilised arvutialgoritmid suudavad õigesti tuvastada ainult 90% allikatest. See tähendab, et kui te ei ühenda ClaRAN-i, ignoreeritakse 10% või 7 miljonit keerukat galaktikat. Koolitusprogrammides kasutati galaktikate täpset kataloogi.

Uue põlvkonna programmeerijad kulutavad 99% oma ajast parema kvaliteediga andmekogumite loomiseks ja seejärel koolitavad AI algoritme andmete optimeerimiseks. See on programmeerimise tulevik. Kui meil õnnestub neid kõrgtehnoloogilisi meetodeid järgmise põlvkonna teleskoobidele tutvustada, siis saame me teadust maksimeerida.

Kommentaarid (0)
Otsing