нейросети

Материалы, объединённые этой темой, посвящены применению современных нейросетевых технологий в астрономии и смежных областях. Здесь рассматриваются методы распознавания объектов на астрофотографиях, автоматическая классификация галактик и звёзд, обработка данных космических телескопов, моделирование эволюции космических структур и использование ИИ для прогнозирования редких астрономических событий.

В подборку включены исследования, демонстрирующие, как машинное обучение помогает работать с огромными массивами наблюдательных данных, повышает точность измерений и ускоряет научные открытия. Также рассматриваются новые инструменты, которые позволяют любителям и профессионалам улучшать качество снимков, устранять шумы, выравнивать кадры и восстанавливать слабые структуры на изображениях.

Тема показывает, как нейросети становятся важной частью современной астрономии, расширяя возможности наблюдений и анализа космоса.

Машинное обучение выходит на охоту: как астрономы находят «странные» экзопланеты

10.01.2026 в 18:00

За последние десятилетия астрономы открыли тысячи экзопланет, а современные и будущие миссии — такие как JWST и европейский телескоп Ariel — готовятся изучать сотни и тысячи атмосфер. Каждая такая атмосфера описывается сложным спектром, анализ которого требует огромных вычислительных ресурсов. Полноценный разбор всех данных традиционными методами становится всё менее реальным.

Поэтому исследователи ищут быстрые способы отсеивать самые интересные и необычные миры — те, которые могут скрывать неожиданный химический состав.

Машинное обучение в поиске экзопланет: как новые алгоритмы помогают находить миры в зоне обитаемости

04.12.2025 в 09:00

За последние годы космические миссии Kepler и TESS произвели настоящую революцию в поиске экзопланет. Благодаря точным измерениям яркости звёзд удалось обнаружить тысячи планет за пределами Солнечной системы. Но вместе с этим возникла и новая проблема — огромные объёмы данных, среди которых нужно быстро и точно отделять реальные планеты от ложных сигналов.

Машинное зрение в астрономии: как нейросети раскрывают скрытые структуры галактик

28.11.2025 в 18:5328.11.2025 в 18:00

Понимание визуальных особенностей галактик — ключ к расшифровке их истории, внутренней структуры и процессов эволюции. Однако традиционные методы морфологической классификации часто сталкиваются с ограничениями: визуальные оценки субъективны, а количественные параметры (например, индекс Серсика, концентрация или асимметрия) взаимосвязаны и не всегда дают полное представление.