Подборка новостей на тему нейросети - КОСМОГОН

Как нейросети помогают «увидеть» гамма-вселенную: новый шаг в обработке космических данных

Как нейросети помогают «увидеть» гамма-вселенную

Астрономы давно изучают Вселенную не только в видимом свете, но и через гамма-излучение — самый энергичный тип света. Такие лучи рождаются в экстремальных условиях: рядом с чёрными дырами, нейтронными звёздами и при мощных космических взрывах. Но наблюдать их напрямую невозможно — когда гамма-квант попадает в атмосферу Земли, он вызывает каскад вторичных частиц, так называемый «воздушный ливень».

Наземные детекторы фиксируют этот ливень, а учёные по косвенным данным пытаются восстановить свойства исходной частицы: её энергию, направление и природу. Это сложная задача, и именно здесь на помощь приходят современные методы машинного обучения.

Читать далее

Как нейросети учатся понимать звёзды: новый подход к моделированию их внутреннего строения

Когда мы смотрим на звёзды, мы видим лишь их поверхность — свет, цвет и яркость. Но всё самое важное происходит глубоко внутри. Именно внутреннее строение определяет, как звезда светит, сколько живёт и какие элементы создаёт.

Чтобы это понять, учёные используют специальные уравнения — так называемые уравнения структуры звезды. Они описывают, как внутри распределяются давление, температура, плотность и энергия. Однако решить эти уравнения — задача крайне сложная и ресурсоёмкая.

Читать далее

Когда железо и алгоритмы работают вместе: как меняется наука будущего

Когда железо и алгоритмы работают вместе

Современные научные эксперименты — от ускорителей частиц до космических обсерваторий — становятся всё сложнее. Они состоят из множества компонентов: датчиков, электроники, систем охлаждения и, конечно, программного обеспечения, которое обрабатывает данные. Долгое время считалось нормой сначала создавать «железо», а уже потом писать под него алгоритмы. Но сегодня этот подход всё чаще даёт не лучший результат.

Учёные приходят к новой идее — совместному проектированию, или ко-дизайну, когда аппаратная и программная части разрабатываются одновременно и с учётом друг друга.

Читать далее

Искусственный интеллект нашёл 118 новых экзопланет: как это меняет поиск миров за пределами Солнечной системы

Иллюстрация художника, изображающая экзопланету в космосе

Астрономы сообщили о крупном прорыве в поиске экзопланет: с помощью искусственного интеллекта удалось подтвердить существование 118 новых миров, скрытых в уже собранных данных космического телескопа Transiting Exoplanet Survey Satellite. Это открытие демонстрирует, что значительная часть потенциальных планет до сих пор остаётся незамеченной даже в хорошо изученных архивах наблюдений.

Читать далее

Как искусственный интеллект помогает находить «дыры» в Солнце и предсказывать космическую погоду

Искусственный интеллект помогает находить «дыры» в Солнце

Солнце кажется нам ровным и ярким, но на самом деле его атмосфера — корона — очень неоднородна. В ней есть особые области, называемые корональными дырами. На снимках в ультрафиолете они выглядят как тёмные пятна.

Эти области не просто визуальная особенность. Именно из корональных дыр в космос вырываются потоки быстрого солнечного ветра — заряженных частиц, которые могут влиять на Землю. Они способны вызывать геомагнитные бури, сбои в спутниках и даже влиять на связь и энергосистемы.

Читать далее

Как нейросети помогают классифицировать затменные двойные звезды

Как нейросети помогают классифицировать затменные двойные звезды

Современная астрономия сталкивается с неожиданной проблемой: данных стало слишком много. Космические миссии вроде Kepler, TESS и Gaia ежедневно собирают огромные массивы наблюдений. Среди них — миллионы кривых блеска звезд, по которым можно изучать их свойства. Но вручную разбирать такие объемы информации уже невозможно. На помощь приходят методы машинного обучения.

Читать далее

Искусственный интеллект нашёл скрытые миры: астрономы открыли более 100 новых экзопланет в данных NASA

Художественное изображение уникального типа экзопланеты

Астрономы представили результаты масштабного исследования, в ходе которого с помощью искусственного интеллекта удалось обнаружить десятки ранее скрытых планет в архивных данных космического телескопа TESS. Работа демонстрирует, как современные алгоритмы способны существенно расширить возможности поиска экзопланет без запуска новых миссий.

Читать далее

Искусственный интеллект в астрономии: как алгоритмы меняют поиск новых открытий во Вселенной

Вселенная огромна

Современная астрономия столкнулась с фундаментальной проблемой — объем данных, поступающих от телескопов и космических миссий, растет быстрее, чем их способны анализировать ученые. В этих условиях ключевую роль начинает играть искусственный интеллект, который уже сегодня активно используется для обработки наблюдений и поиска новых объектов.

Читать далее

Как машинное обучение помогает изучать орбиты спутников Сатурна

Как машинное обучение помогает изучать орбиты спутников Сатурна

Современная астрономия всё чаще сталкивается с одной и той же проблемой: наблюдений и симуляций становится всё больше, а традиционные методы анализа не всегда успевают за этим ростом. Особенно это заметно в исследованиях динамики орбит — например, спутников планет.

Недавняя работа исследователей из Бразилии предлагает новый подход к решению этой задачи. Учёные разработали вычислительный метод, основанный на машинном обучении, который помогает анализировать десятки тысяч возможных орбит спутников и выявлять скрытые закономерности в их движении.

Читать далее

Как искусственный интеллект ищет «вторую Землю»: активное обучение в эпоху редких открытий

Как искусственный интеллект ищет «вторую Землю»

В каталогах экзопланет сегодня — тысячи миров. Но по-настоящему интересных, потенциально пригодных для жизни, среди них единицы. Именно эту проблему — как эффективно искать редкие «алмазы» в огромном массиве данных — рассматривает новая работа, посвящённая применению активного обучения к задаче оценки обитаемости планет.

Читать далее