Кoмпьютeрный aлгoритм, мoдeль для кoтoрыx был чeлoвeчeский мoзг нaучился, рaспoзнaвaть рaзличныe типы гaлaктик, нaчинaя сo спирaлью дo эллиптичeскoй. Ну, oн в сoстoянии пoмoчь свoим кoллeгaм – втoрoe из плoти и крoви, скрупулeзнo любитeлeй выпoлнить зaдaчу пo клaссификaции миллиaрдoв гaлaктик.
Этa самообучающаяся программа способна правильно определить тип галактики в 90 процентах случаев, согласно докладу ученых из Университета Лондона (University College London) и Кембриджа (University of Cambridge) в Великобритании.
Программа должна помочь ученым справиться с бесконечным потоком изображений галактик, на какие такие проекты как Sloan Digital Sky the Survey и Galaxy Zoo. Миллиарды галактик в известной нам вселенной разнообразна, они бывают эллиптические, спиральные, неправильной формы.
“Телескопы следующего поколения, которая сейчас находится в стадии разработки, создать изображение в сотни миллионов и даже миллиарды галактик в ближайшие десять лет”, – сказал Манга Банерджи (Manda Banerji), астроном из Кембриджского университета. “Цифры являются сложной, физически невозможно проверить их все с человеческими глазами”.
Классификация галактик-это первый шаг на пути понимания возникновения и эволюции галактик.
Более 250 тысяч человек помогли астрономам классифицировать 60 миллионов галактик в рамках онлайн-проекта Galaxy Zoo. Астрономы использовали классификацию Galaxy Zoo, для обучения компьютерной алгоритм, искусственная нейронная сеть.
Проанализировать искусственный нервозность в состоянии, сложные взаимосвязи между различными переменными, как форма, размер, цвет астрофизических объектов, и делать на основании этого вывод о характере анализируемого галактики. Этот алгоритм похож на живое существо биологическое неврозы.
Прежде чем тестировать функции программы, которые астрономы обучение компьютерной имеем алгоритм, используя уже 75 тысяч секретных астрофизических объектов, взятых из проекта Galaxy Zoo. Тогда алгоритм классифицирует 1 миллиона объектов. Достичь на основе тестов, ученые Настройка некоторых параметров программы, благодаря чему удалось произведенные уровень правильного определения типа галактик в 90% случаев.
Создатели программы, также встретились с некоторыми трудностями. Пример: алгоритм трудно найти определение типа красных синих спиралей и эллипсов. Эта проблема возникла из-за недостаточного количества примеров такого оборудования – программа просто не хватает учебного материала.
В исследовании также не входит в комплект поставки типы посредников галактик, например, состоящий из нескольких слившихся галактик, которые не легко классифицировать.
Но даже в этом несовершенном виде, автоматическая классификация типа галактик, становится для астрономов, утонуть в потоке визуальной информации о галактиках, большая помощь. В недавнем исследовании небосвода, было установлено, что астрономы недооценивали количество удаленных галактик на 90%.
Человеческий глаз – очень эффективны в деле распознавания образцов. Интеллектуальные компьютерные технологии, которые позволяют нам воспроизвести эту проблему, это очень важно, поскольку мы начинаем, границы видимой вселенной, и откройте более отдаленные галактики”, сказал Офер Law (Ofer Lahav), астрофизик из университета Лондона. “Это изучение важный шаг в этом направлении”. Все подробности о главных событиях дня Новости информеры о нас.
Оригинальное (англ. Язык): Space.com
Ukrainian стихи: Yuterniy модели programa Nautilus Rossi галактики PON до Удине