.Machine learning tools autonomously classify 1,000 supernovae
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9 .Machine learning tools autonomously classify 1,000 supernovae 기계 학습 도구는 1,000개의 초신성을 자율적으로 분류합니다 캘리포니아 공과대학 휘트니 클라빈(Whitney Clavin) 알고리즘은 천문학자들이 Zwicky Transient Facility에서 발견한 것들을 선별하는 데 도움이 됩니다. 크레딧: 캘리포니아 공과대 NOVEMBER 23, 2022 Caltech의 천문학자들은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 1,000개의 초신성을 완전히 자율적으로 분류했습니다. 이 알고리즘은 Caltech의 Palomar Observatory에 기반을 둔 하늘 측량 장비인 Zwicky Transient Facility(ZTF)에서 캡처한 데이터에 적용되었습니다. "우리는 도움의 손길이 필요했고, 일단 우리가 컴퓨터를 훈련시켜 그 일을 하게 하면, 그들은 우리의 등에서 큰 짐을 덜어줄 것이라는 것을 알았 습니다 . SNI 점수 . "SNIascore는 2021년 4월에 첫 번째 초신성을 분류했으며, 1년 반 후에 우리는 1,000개의 초신성이라는 멋진 이정표를 달성하고 있습니다." ZTF는 매일 밤 밤하늘을 스캔하여 일시적 이벤트라고 하는 변경 사항을 찾습니다. 여기에는 움직이는 소행성에서부터 방금 별을 먹은 블랙홀, 초신성으로 알려진 폭발하는 별에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. ZTF는 밤에 전 세계 천문학자 들 에게 수십만 건의 경보를 보내 이러한 일시적인 사건을 알립니다. 그런 다음 천문학자들은 다른 망원경을 사용하여 변화하는 물체의 특성을 추적하고 조사합니다. 지금까지 Z