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帮天文学家“大海捞针” 人工智能有了新办法【九州体育】
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帮助科学家“大海捞针” 人工智能有了新方法。科研工作者利用人工智能的深度神经网络方法,发现了38个新的强引力透镜候选物,为“天体物理问题的科学研究”“空间探测器”提供了新的候选物。本报记者赵汉斌、记者陈燕。近年来,随着科技的不断发展,天文科学研究产生了大量的信息。

科学家想从郭守敬眼镜、“中国天眼”FAST、LSST大中型综合观空眼镜等全球大中型眼镜捕捉到的海量信息中,寻找对科学研究有价值的信息内容.找到针。如何高效地解决这类数据信息成为当代天文学面临的关键挑战。

因为a的突出优势。人工智能在海量信息的分析和解析中,自然而然地走进了科学家的视野。

日前,来自中国科学院云南天文台、云南丽江天文台的龙谦研究人员和云南师范大学中国西南天文研究实验室宇宙学组专家、教授尔新忠组成的团队,使用人工智能深度学习方法发现了38种新的强引力。镜头候选者为科学研究天体物理学问题提供了一种新的、可靠的“宇宙空间探测器”候选者。

英国皇家天文学会的月刊公布了这项科学研究的结果。天文观测导致大量信息使用深度学习对恒星进行分类。

随着下一代大规模光度测量的进行,每个人都希望发现无数。强大的引力透镜系统软件。但是如何在大量星图中快速找到强引力透镜候选者呢?近年来,人工智能的快速发展趋势,给人们展示了一种新的可能。

以2009年发射和起飞的世界上第一架探测太阳系外类地行星的四轴飞行器开普勒太空望远镜为例。在每日任务期的前三年半里,它监督了超过 15 万这个行星系统软件,也创造了海量的信息。这类数据信息一般需要电子计算机来解决,但是电子计算机识别出某个数据信号时,必须借助人来分析,才能区分是否是大行星的轨道造成的。

这项伟大的筛选工作仅靠 NASA 的生物学家或科学研究工作组是不可能进行合理的。“在如此庞大的信息量下,人工分析在很多情况下早就无法达到必要的速度。依靠人工智能的优势,我们可以大大提高数据分析的速度。”龙谦详细告诉高科技日报记者。

介绍,人工智能所呈现的高效率和准确率远远超过传统方法。龙千研究人员长期从事人工智能深度神经网络层面的科学研究。

近期,他与二心中的专家教授团队合作,构建并训练了卷积和神经元网络,寻找强引力透镜系统的软件。他们将这种网络技术应用于欧洲南方天文台的认证2。

小米勘测眼镜VST千平米勘测数据信息,发现38款新强引力镜头候选。这次搭建的神经元网络也可以。

e 适用于其他大中型护目镜的巡天数据信息。“在这项工作中,大家用电脑模拟了强引力透镜的图像和非引力透镜的图像,然后对计算机进行了训练。大家发现,当训练计算机的图像提前准备好时,非引力透镜图像比强引力透镜更关键。

”二欣表示,在渐进分析中,他们使用简单的标准行星图像作为非引力透镜训练模型,发现结果的准确率极低。只有考虑了各种可能的非引力透镜图像,才能得到更好的结果。“这就像教计算机知道狗是什么,同时还告诉它猫、羊、牛等不是狗。

如果你只告诉它猫不是狗,那么很有可能羊会在电脑上处理,牛被当成狗。�� 龙千说,现阶段用深度学习打天空。

科学中对各种恒星的分类早已非常广泛。将行星与行星分开,或者将行为不同的行星进行分类,以及利用行星的各种色调来确定行星之间的距离等,都非常简单。

新的神经元网络可以识别每秒引用的马真照片,有利于人眼看到的强引力透镜系统软件图像的实时修改、训练和检测。每秒查看一张图片会更快。

电子计算机每秒可以识别无数张图片。这个由龙千研究人员和二心众专家教授精英团队训练的卷积和神经元网络,可以充分利用GPU来加速并行处理。根据武器装备,系统软件可根据具体要求。大大提高。

检索速度快,效率高。“这个神经元网络训练的关键是使用模拟数据和信息,只使用了极少量的人为标记的数据。因为模拟数据可以随意转换,所以多样性远高于人工标注数据,进一步根据数据和信息,调整训练的主要参数,优化训练。

�算法,神经元网络的泛化能力有了很大的提升。”龙干说,另外,科研人员使用现代计算机的应用语言来表达Julia完全自主的网络架构,因为Julia语言的表达兼顾了速度和协调能力,促进了神经网络在CPU和GPU都有,特性优良,可以随意转换,非常有利于科研人员在其中进行更改、训练和测试。一直。

“我们还根据对引力透镜数据信息的科学研究,订了一个有目的的中小互联网。多重共线性的情况被抑制了,实验证实互联网与大中型的准确度相近——大中型互联网相比大中型互联网,中小互联网可以在通用计算机终端上进行训练和测试,无需依赖大中型GPU集群,方便天文人员应用和改进上网。”龙千说道。现阶段,随着科技和武器装备的快速发展,人工智能在天文学中的应用将不断增加。

“达... 该解决方案将部分变源多库存带荧光墨​​水图形快速分类,以便在进行大规模天空测量的情况下,计算机可以自动选择检测到的变量。urces,对大家很有帮助。

有兴趣的明星会提醒,以促进进一步的事后科学研究。”二欣表示,得益于人工智能的辅助,天文学学者们从简单的筛选和分析耗时的数据和信息中解脱出来。当人力资源“在海底寻针”无法回避时,恰好是人工智能大显身手的时候了。编者:张奥林。


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