미래문명과 과학 이야기

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     .Classifying galaxies with artificial intelligence 인공 지능으로 은하 분류 에 의해 일본 국립 천문대 크레딧 : CC0 Public Domain AUGUST 11, 2020 천문학 자들은 스바루 망원경으로 포착 한 먼 우주의 초광 시야 이미지에 인공 지능 (AI)을 적용했으며 이러한 이미지에서 나선 은하를 찾고 분류하는 데 매우 높은 정확도를 달성했습니다. 이 기술은 시민 과학과 결합하여 향후 더 많은 발견을 가져올 것으로 예상됩니다. 주로 일본 국립 천문대 (NAOJ)의 천문학 자로 구성된 연구 그룹은 스바루 망원경으로 얻은 대규모 이미지 데이터 세트에서 은하를 분류하기 위해 AI 유형 인 딥 러닝 기술을 적용했습니다. 높은 감도 덕분에 이미지에서 56 만 개의 은하가 감지되었습니다. 형태 학적 분류를 위해 인간의 눈 으로이 수많은 은하를 하나씩 시각적으로 처리하는 것은 매우 어려울 것 입니다. AI를 통해 팀은 사람의 개입없이 처리를 수행 할 수있었습니다. 2012 년부터 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 특징을 추출하고 판단하는 자동화 처리 기술이 빠르게 개발되었습니다. 이제는 일반적으로 정확성 측면에서 인간을 능가하며 자율 주행 차량, 보안 카메라 및 기타 여러 응용 분야에 사용됩니다. NAOJ의 프로젝트 조교수 인 Ken-ichi Tadaki 박사는 AI가 고양이와 개의 이미지를 분류 할 수 있다면 "나선 패턴이있는 은하"와 "나선 패턴이없는 은하"를 구분할 수 있어야한다는 아이디어를 내놓았습니다. 실제로 인공 지능은 인간이 준비한 훈련 데이터를 사용하여 97.5 %의 정확도로 은하의 형

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     .How boundaries become bridges in evolution 경계가 진화의 다리가되는 방법 에 의해 애리조나 대학 집 핀치새 (Haemorhous mexicanus)의 카로티노이드 색 깃털. 크레딧 : Alex Badyaev AUGUST 11, 2020 진화론에는 역설이 있습니다. 오늘날 존재하는 생명체는 과거 환경이 사라 졌을 때 변할 수 있었기 때문에 여기에 있습니다. 그러나 유기체는 특정 환경 틈새에 맞게 진화합니다. "항상 증가하는 전문화와 정확성은 진화론적인 막 다른 골목이되어야하지만, 그렇지 않습니다. 현재 환경에 정확히 맞출 수있는 능력과 변화하는 능력이 어떻게 조화를 이루는지가 진화 생물학에서 가장 근본적인 질문입니다."Alex는 말합니다. 애리조나 대학교 생태학과 진화 생물학 교수 인 Badyaev. Badyaev는 Nature Communications에 게재 된 논문의 공동 저자로 북미 전역의 새 깃털 에서 다채로운 안료 의 진화 에 기반한 설명을 제안합니다 . 그는 전직 대학원생 두 명과 함께 논문을 썼습니다. 수석 저자 인 현재 UArizona 강사 인 Ahva Potticary와 현재는 뉴욕 대학교의 조교수 인 Erin Morrison입니다. Badyaev에 따르면 두 가지 일반적인 가능한 솔루션이 있습니다. 첫째, 유기체가 현재 환경에 잘 적응할 수 있도록하는 메커니즘과 적응 변화를 가능하게하는 메커니즘은 구별됩니다. 후자는 유기체가 현재 환경에 더 잘 맞고 더 잘 맞기 때문에 억제되고 환경이 변할 때만 활성화됩니다. 두 번째는 유기체를 현재 환경에 적합하게 만드는 메커니즘이 진화 과정에서 자체적으로 수정