Informasi

Deep-CEE: Model AI yang Membantu Astronom Menemukan Gugus Galaksi

Deep-CEE: Model AI yang Membantu Astronom Menemukan Gugus Galaksi


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.

Gugus galaksi, yang terdiri dari beberapa galaksi yang terikat oleh gravitasi dan materi gelap, adalah raksasa alam semesta.

Untuk meletakkan segala sesuatunya dalam perspektif, galaksi Bima Sakti kita diperkirakan menjadi rumah bagi sekitar 250 miliar bintang.

Masalahnya adalah, meskipun panjangnya jutaan tahun cahaya, mereka juga cenderung berjarak jutaan tahun cahaya dari kita, membuat mereka sulit dikenali oleh para astronom.

Memasukkan Deep-CEE (Pembelajaran Mendalam untuk Ekstraksi dan Evaluasi Kluster Galaxy), teknik pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh para peneliti di Universitas Lancaster. AI dibangun untuk menemukan gugus galaksi jauh lebih cepat daripada yang mampu dilakukan manusia mana pun.

TERKAIT: SIMULATOR AI UNIVERSE JADI AKURAT BAHWA PENCIPTANYA TIDAK MEMAHAMI SEPENUHNYA

Memahami materi gelap

Ilmuwan telah menemukan faktor utama pengikat gugus galaksi adalah materi gelap. Dengan demikian, mempelajari lebih lanjut tentang lingkungan ekstrem ini dapat membantu kita lebih memahami sifat misterius materi gelap dan energi gelap.

Pada 1950-an, astronom George Abell menemukan 'Katalog Abell' gugus galaksi setelah menganalisis sekitar 2.00 pelat fotografi alam semesta yang dapat diamati.

Deep-CEE, dibangun oleh Matthew Chan, seorang mahasiswa PhD di Lancaster University, dibangun berdasarkan pendekatan Abell tetapi menggantikan astronom dengan model AI yang dilatih untuk mencari melalui gambar berwarna untuk mengidentifikasi cluster galaksi.

AI dilatih dengan menunjukkan contoh objek yang diberi tag dan dikenal hingga dapat menghubungkan objek dengan sendirinya. Uji coba kemudian mendemonstrasikan kemampuan Deep-CEE untuk dilatih ke kluster galaksi.

Data dalam jumlah besar

"Kami telah berhasil menerapkan Deep-CEE ke Sloan Digital Sky Survey," kata Chan dalam pernyataan pers. "Pada akhirnya, kami akan menjalankan model kami pada survei revolusioner seperti teleskop Survei Sinoptik Besar (LSST) yang akan menyelidiki lebih luas dan lebih dalam ke wilayah Alam Semesta yang belum pernah dieksplorasi sebelumnya.

Sejumlah besar data dihasilkan oleh teleskop setiap hari. Survei langit LSST yang akan datang (dijadwalkan pada tahun 2021), misalnya, akan menghasilkan data sekitar 15 TB setiap malam untuk menggambarkan seluruh langit di belahan bumi selatan.

"Teknik data mining seperti deep learning akan membantu kita menganalisis keluaran teleskop modern yang sangat besar," kata Dr. John Stott (pembimbing Ph.D. Chan). "Kami berharap metode kami menemukan ribuan cluster yang belum pernah dilihat sebelumnya oleh sains".

Chan diatur untuk mempresentasikan model AI-nya dan temuan makalahnya, "Memancing untuk kluster galaksi dengan" jaringan saraf "Deep-CEE" pada 4 Juli pukul 15:45 dalam sesi 'Pembelajaran Mesin dalam Astrofisika'.


Tonton videonya: AI detectives are cracking open the black box of deep learning (Juli 2022).


Komentar:

  1. Monris

    I recommend to you to visit a site on which there is a lot of information on a theme interesting you.

  2. Kioshi

    Ada sesuatu dalam hal ini dan saya pikir ini adalah ide yang bagus. Saya sepenuhnya setuju dengan Anda.

  3. Miller

    Saya menganggap, bahwa Anda salah. Saya bisa mempertahankan posisi itu.

  4. Whistler

    Beruntung!

  5. Reghan

    Dalam sesuatu ini saya pikir itu adalah ide yang bagus.

  6. Erik

    Dan tidak seperti itu))))

  7. Kagara

    Saya menganggap, bahwa Anda salah. Saya bisa membuktikan nya. Email saya di PM, kami akan berbicara.

  8. Araktilar

    that's how other people live

  9. Umarah

    Ya, sungguh. Semua di atas mengatakan yang sebenarnya.



Menulis pesan