Informacija

Dubinsko-istočna i istočna Europa: AI model pomaže astronomima da pronađu galaktičke nakupine

Dubinsko-istočna i istočna Europa: AI model pomaže astronomima da pronađu galaktičke nakupine


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Grozdovi galaksija, sačinjeni od nekoliko galaksija povezanih gravitacijom i tamnom materijom, divovi su svemira.

Kako bismo stvari postavili u perspektivu, procjenjuje se da je naša vlastita galaksija Mliječni put dom oko 250 milijardi zvijezde.

Problem je u tome što, unatoč tome što ih ima milijune svjetlosnih godina, oni su također skloni biti milijunima svjetlosnih godina od nas, što ih astronomima čini teškim uočiti.

Unesi Deep-CEE (duboko učenje za ekstrakciju i procjenu jata galaktika), tehnika dubokog učenja koju su razvili istraživači sa Sveučilišta Lancaster. AI je izgrađen da bi nakupine galaksija pronašao mnogo brže nego što bi to mogao bilo koji čovjek.

POVEZANO: AI UNIVERZUMSKI SIMULATOR TAKO TOČNO DA NJEGOVI KREATORI NE POTPUNO RAZUMIJU

Razumijevanje tamne materije

Znanstvenici su otkrili da je glavni čimbenik koji veže nakupine galaksija tamna tvar. Kao takvo, učenje više o tim ekstremnim okruženjima može nam pomoći da bolje razumijemo tajanstvena svojstva tamne materije i tamne energije.

Pedesetih godina prošlog stoljeća astronom George Abell pronašao je 'Abell katalog' nakupina galaksija nakon što je analizirao otprilike 2,00 fotografske ploče vidljivog svemira.

Deep-CEE, koji je sagradio Matthew Chan, doktorat na Sveučilištu Lancaster, nadovezuje se na Abellov pristup, ali astronoma zamjenjuje AI modelom obučenim za pretraživanje slika u boji kako bi se identificirale nakupine galaksija.

AI je treniran pokazujući primjere označenih, poznatih objekata sve dok nije uspio sam povezati objekte. Pilot testovi su tada pokazali sposobnost Deep-CEE-a da se trenira na galaktičkim nakupinama.

Ogromne količine podataka

"Uspješno smo primijenili Deep-CEE na Sloan Digital Survey", rekao je Chan u izjavi za novinare. "U konačnici ćemo svoj model pokrenuti na revolucionarnim istraživanjima poput Velikog teleskopa sa sinoptičkim istraživanjem (LSST) koji će istraživati ​​šire i dublje regije Svemira nikada prije istražene.

Goleme količine podataka svakodnevno generiraju teleskopi. Na primjer, nadolazeće istraživanje neba LSST (koje treba biti 2021.) generirat će procjenjuje se 15 TB podataka svake noći kako bi se slikalo cijelo nebo južne hemisfere.

"Tehnike rudarenja podataka poput dubokog učenja pomoći će nam da analiziramo ogromne rezultate modernih teleskopa", kaže dr. John Stott (Chan's Ph.D. supervizor). "Očekujemo da će naša metoda pronaći tisuće klastera koje nikada prije nisu vidjeli u znanosti"

Chan će predstaviti svoj AI model i nalaze svog rada "Ribolov nakupinama galaksija s neuronskim mrežama" Deep-CEE "" 4. srpnja u 15:45 u sesiji 'Strojno učenje u astrofizici'.


Gledaj video: Domaća zadaća za 6. razred: Geografija - Strukture stanovništva (Lipanj 2022).


Komentari:

  1. Mojin

    Želim uspjeh administraciji stranice, sve vam se jako svidjelo.

  2. Maldue

    Naravno. Sve gore navedeno je istina. Možemo komunicirati na ovu temu.

  3. Enapay

    Tako se događa.

  4. Kinnon

    Drago mi je što se blog stalno razvija. Ovaj post dodaje samo popularnost.



Napišite poruku