Китайские ученые разработали мультимодальный ИИ MNN, который с высокой точностью различает небесные тела. Нейросеть анализирует форму объектов и их спектр, исправляя ошибки в существующих каталогах. Испытания показали точность 99,9%.
Ученые из Юньнаньской обсерватории Китайской академии наук представили эту разработку. MNN анализирует морфологические признаки объектов (их форму на снимках) и спектральное распределение энергии, что значительно повышает точность классификации. Для обучения модели использовались данные из 17-го Слоуновского цифрового небесного обзора.
В современной астрономии правильная классификация небесных тел важна для понимания Вселенной. Традиционные методы, такие как спектроскопия, требуют много времени и ресурсов. Фотометрические наблюдения позволяют изучать тусклые объекты, но сталкиваются с проблемой: квазары на большом расстоянии похожи на звезды, что приводит к ошибкам.
Нейросеть проверили на практике. Она классифицировала более 27 миллионов объектов ярче 23-й звездной величины. Из 3,4 миллиона небесных тел из каталога телескопа Gaia 99,7% были правильно идентифицированы как звезды. В данных Galaxy And Mass Assembly нейросеть безошибочно классифицировала 99,7% объектов как галактики или квазары.
Самое интересное — система исправляет ошибки в существующих каталогах. Например, объекты, которые визуально выглядят как галактики, но помечены как звезды, нейросеть правильно классифицировала.
Ранее российские исследователи из МГУ создали ИИ GNN, который прогнозирует инфракрасные спектры полициклических ароматических углеводородов. Эти молекулы встречаются на Земле и в космосе, помогая понять химические процессы.
Комментариев нет:
Отправить комментарий