«Промені невидимості» з Австрії дозволять зробити непрозорий матеріал прозорим
18 Вересня , 2017
Tesla патентує нову систему для швидкої заміни батарей електромобіля
19 Вересня , 2017

Використання штучного інтелекту дозволить скоротити час обробки астрономічних даних з кількох тижнів і місяців до кількох секунд

Ефект графітаційних лінз полягає в тому, що світло від дуже далекого космічного об’єкту, галактики, наприклад, проходить повз більш близький і більш масивний об’єкт, масивну галактику або скупчення галактик. Гравітаційні сили масивного об’єкта заломлюють і фокусують світло, формуючи, найчастіше, відразу кілька спотворених зображень віддаленого об’єкту. Ефект гравітаційних лінз є одним з найбільш корисних інструментів для астрономів, які за його допомогою шукають далекі екзопланети, чорні діри, вивчають будову галактик і отримують докази Теорії відносності Ейнштейна. Однак аналіз зображень, отриманий за допомогою гравітаційних лінз, вимагає складної математичної обробки та співставлення даних з даними математичних моделей. І часто для проведення такого аналізу потрібні тижні і місяці безперервної роботи не найслабших суперкомп’ютерів.
Проте, дослідники з Лабораторії лінійних прискорювачів SLAC Стенфордського університету знайшли спосіб зменшення часу обробки зображень гравітаційних лінз до декількох секунд. Вони, протягом лише одного дня, навчили нейронну мережу, “згодувавши” їй півмільйона зображень гравітаційних лінз, отриманих за допомогою відповідних математичних моделей. Після цього в нейронну мережу були завантажені вже реальні зображення, отримані за допомогою телескопів, і вона за частки секунди впоралась з поставленим завданням “на відмінно”, відновивши початкове зображення об’єкта на задньому плані з точністю, яка не поступається точності при використанні методів традиційної обробки.
“Дивовижною річчю у всьому цьому є те, що нейронна мережа самостійно навчилась тонкощам виявлення всіх візуальних особливостей” – пишуть дослідники, – “Це дуже схоже на те, як маленькі діти вчаться розпізнавати об’єкти на зображеннях. Вам немає потреби точно описувати дитині, як виглядає собака. Вам досить показати їй кілька відповідних знімків. І через деякий час дитина вже зможе по знімку визначати породу, розміри і навіть вік собаки”.
Після запуску нового космічного телескопу James Webb Space Telescope і введення в експлуатацію нових наземних телескопів, необхідність у проведенні аналізу зображень гравітаційних лінз збільшиться в багато разів і “паличкою-виручалочкою” в даному випадку може стати саме штучний інтелект. Більш того, для аналізу астрономічних даних можуть бути використані не великі та складні нейронні мережі, які зможуть працювати не тільки в надрах суперкомп’ютерів, для їх роботи буде достатньо ресурсів ноутбука або навіть потужного смартфону.

Першоджерело

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: 
Inline
Inline