ИИ обнаружил тысячу ранее неизвестных сверхновых 13.12.2022 Богдан Каминский #Искусственный Интеллект#исследования#космос Ученые из Калифорнийского технологического института использовали машинное обучение для классификации 1000 сверхновых, вызванных взрывами умирающих звезд. Об этом пишет Space.com. Астрономы с помощью алгоритма SNIascore создали каталог на основе данных, собранных инструментом Zwicky Transient Facility (ZTF), прикрепленным к телескопу Samuel Oschin в Паломарской обсерватории института. По словам ученых, ZTF сканирует ночное небо и собирает огромный массив данных, которые обработать вручную проблематично. Для решения этой задачи они разработали алгоритм SNIascore. «Мы знали, что как только мы обучим наши компьютеры выполнять эту работу, они снимут с нас большую нагрузку», — сказал сотрудник Калифорнийского технологического института и один из авторов проекта Кристофер Фремлинг. С 2017 года ZTF идентифицировал тысячи сверхновых, которые можно разделить на два класса: безводородные Type I;богатые водородом Type II. Чаще всего сверхновая первого типа возникает за счет поглощения материи от соседней звезды-донора, которая падает на ее поверхность и вызывает термоядерный взрыв. Type II формируется, когда у массивных светил заканчивается необходимое для ядерного синтеза топливо и они больше не могут противостоять гравитационному коллапсу. SNIascore классифицирует особый вид сверхновых, названный Type Ia. Они возникают, когда умирающая звезда взрывается и формирует однородный световой поток, называемый «стандартными свечами». Астрономы используют информацию о них для измерения расстояний в космосе и определения скорости расширения Вселенной. Каждую ночь после завершения поиска в небе переходных событий и объектов с помощью ZTF искусственный интеллект приступает к классификации звезд Type Ia. «SNIascore обнаружил свою первую сверхновую в апреле 2021 года, а полтора года спустя мы достигли важной вехи в 1000 объектов», — сказал Фремлинг. По его словам, алгоритм работает практически безошибочно. В будущем ученые планируют реализовать эту же модель с другими средствами наблюдения. Также астрономы намерены применить SNIascore для классификации других типов сверхновых. Еще до того, как эти достижения произойдут, инструмент машинного обучения меняет астрономию и демонстрирует меняющееся лицо этой научной области. Напомним, в июне 2021 года искусственный интеллект обнаружил скрытые связи между Млечным Путем и Андромедой. В июле ученые представили алгоритм, классифицирующий тысячи галактик за секунду. В декабре астрономы каталогизировали 170 экзопланет-изгоев, обнаруженных искусственным интеллектом. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ! Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER Ученые из Калифорнийского технологического института использовали машинное обучение для классификации 1000 сверхновых, вызванных взрывами умирающих звезд. Об этом пишет Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся.
Астрономы с помощью алгоритма SNIascore создали каталог на основе данных, собранных инструментом Zwicky Transient Facility (ZTF), прикрепленным к телескопу Samuel Oschin в Паломарской обсерватории института.
По словам ученых, ZTF сканирует ночное небо и собирает огромный массив данных, которые обработать вручную проблематично. Для решения этой задачи они разработали алгоритм SNIascore.
Также астрономы намерены применить SNIascore для классификации других типов сверхновых. Еще до того, как эти достижения произойдут, инструмент машинного обучения меняет астрономию и демонстрирует меняющееся лицо этой научной области.
Напомним, в июне 2021 года искусственный интеллект Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся между Млечным Путем и Андромедой.
В июле ученые представили алгоритм, Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся.
В декабре астрономы Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся, обнаруженных искусственным интеллектом.
Астрономы с помощью алгоритма SNIascore создали каталог на основе данных, собранных инструментом Zwicky Transient Facility (ZTF), прикрепленным к телескопу Samuel Oschin в Паломарской обсерватории института.
По словам ученых, ZTF сканирует ночное небо и собирает огромный массив данных, которые обработать вручную проблематично. Для решения этой задачи они разработали алгоритм SNIascore.
По его словам, алгоритм работает практически безошибочно. В будущем ученые планируют реализовать эту же модель с другими средствами наблюдения.«SNIascore обнаружил свою первую сверхновую в апреле 2021 года, а полтора года спустя мы достигли важной вехи в 1000 объектов», — сказал Фремлинг.
Также астрономы намерены применить SNIascore для классификации других типов сверхновых. Еще до того, как эти достижения произойдут, инструмент машинного обучения меняет астрономию и демонстрирует меняющееся лицо этой научной области.
Напомним, в июне 2021 года искусственный интеллект Для просмотра ссылки Войди
В июле ученые представили алгоритм, Для просмотра ссылки Войди
В декабре астрономы Для просмотра ссылки Войди
- Источник новости
- https://forklog.com/news/ii-obnaruzhil-tysyachu-ranee-neizvestnyh-sverhnovyh