Napoli, Groningeni ja Bonni teadlased lõid meetodi gravitatsiooniläätsede otsimiseks infosüsteemides. Meetod põhineb tehisintellekti algoritmil, mida kasutatakse Google'is, Facebookis ja Teslas.
Perioodiliselt peidab galaktika maa vaatleja jaoks teise taha ja me näeme ainult osa sellest. Seda nähtust nimetatakse gravitatsiooniläätseks ja see tuleneb A. Einsteini üldisest relatiivsusteooriast (mass on võimeline valgust painduma). Teadlased otsivad neid läätse, sest neid saab kasutada tumeda aine uurimiseks.
Pildil on astronoomide poolt neuronivõrgu koolitamiseks kasutatavad gravitatsiooniläätsed.
Kuid nende objektide jahtimine on pikk protsess, sest üle tuhande pildistatud pilte tuleb üle vaadata. Seetõttu kasutavad teadlased vabatahtlike abi kogu maailmas. Kuid nüüd kasvavad kiirused ja kaasaegsed teleskoobid koguvad rohkem teavet kui nad suudavad töödelda.
Google, Facebook ja Tesla Selle olukorra parandamiseks on astronoomid kasutanud spetsiaalseid närvivõrke. Neid kasutatakse Google'is, Facebookis ja Teslas nende ülesannete täitmiseks. Teadlased on võrku koolitanud miljoneid väikese taeva saidi raame. Pinna pindala jõudis 255 ruuduni (pool protsenti taevast).
Kandidaadid gravitatsiooniläätsedeks
Algselt andis võrk gravitatsiooniläätsede jaoks välja 761 kandidaati. Kuid visuaalne ülevaade vähendas arvu 56-ni. Kuid neid objekte tuleb nüüd katsetada Hubble'i kosmoseteleskoopis.
Lisaks võis närvivõrk avada kaks läätset. Tulevikus kavatsevad teadlased täpsustada protsessi, et otsida väiksemaid objekte.
Kilo kraadi võtmine
See on esimene kord, kui sarnast tehnoloogiat kasutatakse teatud objektide otsimiseks astronoomilistes uuringutes. Andmed pärinevad väga suurtele teleskoopidele (Tšiili) paigaldatud Kilo-kraadi uuringust.
