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     .Artificial Intelligence Identifies 80,000 Spiral Galaxies – Promises More Astronomical Discoveries in the Future 인공 지능, 80,000 개의 나선 은하 식별 – 미래에 더 많은 천문학적 발견을 약속 주제 :인공 지능천문학천체 물리학일본 국립 천문대국립 자연 과학 연구소스바루 망원경 By NATIONAL INSTITUTES OF NATURAL SCIENCES 2020 년 8 월 25 일 인공 지능은 은하를 분류합니다 인공 지능이 다양한 유형의 은하를 형태에 따라 분류하는 방법에 대한 개념 설명. 크레딧 : NAOJ / HSC-SSP 천문학 자들은 스바루 망원경으로 포착 한 먼 우주의 초광 시야 이미지에 인공 지능 (AI)을 적용 했으며 이러한 이미지에서 나선 은하를 찾고 분류하는 데 매우 높은 정확도 를 달성했습니다 . 이 기술은 시민 과학과 결합하여 향후 더 많은 발견을 가져올 것으로 예상됩니다. 주로 일본 국립 천문대 (NAOJ)의 천문학 자로 구성된 연구 그룹은 AI 유형 인 딥 러닝 기술을 적용하여 Subaru 망원경으로 얻은 대규모 이미지 데이터 세트에서 은하를 분류했습니다. 높은 감도 덕분에 이미지에서 56 만 개의 은하가 감지되었습니다. 형태 학적 분류를 위해 인간의 눈으로이 많은 수의 은하를 하나씩 시각적으로 처리하는 것은 매우 어려울 것입니다. AI를 통해 팀은 사람의 개입없이 처리를 수행 할 수있었습니다. https://youtu.be/fsNBG6Vsx8w 2012 년부터 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 특징을 추출하고 판단하는 자동화 처리 기술이 빠르게 개발

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     A. 50 new planets confirmed in machine learning first 머신 러닝에서 확인 된 새로운 행성 50 개   에 의해 워릭 대학 크레딧 : CC0 Public Domain AUGUST 25, 2020  University of Warwick 과학자들이 개발 한 새로운 기계 학습 알고리즘에 의해 50 개의 잠재적 행성이 확인되었습니다. 처음으로 천문학 자들은 인공 지능의 한 형태 인 머신 러닝을 기반으로 한 프로세스를 사용하여 잠재적 인 행성의 샘플을 분석하고 어떤 행성이 실제 행성인지 "가짜"또는 오 탐지 여부를 결정하여 각각의 확률을 계산했습니다. 진정한 행성이 될 후보입니다. 그들의 결과는 Royal Astronomical Society 의 월간 고지에 발표 된 새로운 연구에서보고되었으며 , 여기서 그들은 또한 그러한 행성 검증 기술에 대한 최초의 대규모 비교를 수행합니다. 그들의 결론은 미래의 외계 행성 발견을 통계적으로 확인할 때 기계 학습 알고리즘을 포함한 여러 검증 기술을 사용하는 사례를 만듭니다 . 많은 외계 행성 측량은 망원경에서 엄청난 양의 데이터를 검색하여 망원경과 별 사이를 지나가는 행성의 흔적을 찾습니다. 이로 인해 망원경이 감지하는 별의 빛이 눈에 띄게 떨어지지 만, 이원성 시스템, 배경에있는 물체의 간섭 또는 카메라의 약간의 오류로 인해 발생할 수도 있습니다. 이러한 오탐은 행성 검증 프로세스에서 걸러 낼 수 있습니다. 기계를 내장 워릭의 물리학 및 컴퓨터 과학의 부서뿐만 아니라 앨런 튜링 (Alan Turing) 연구소의 연구원 기반 학습 알고리즘 후보자의 수천은 NASA의 케플러와 같