.Researchers focus AI on finding exoplanets
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 .Researchers focus AI on finding exoplanets 연구원은 외계 행성을 찾는 데 AI를 집중시킵니다 Alan Flurry, 조지아 대학교 DSHARP(High Angular Resolution Project)의 디스크 하위 구조. 크레딧: 조지아 대학교 FEBRUARY 7, 2023 -조지아 대학의 새로운 연구에 따르면 인공 지능을 사용하여 태양계 외부의 행성을 찾을 수 있습니다. 최근 연구는 기계 학습이 외계 행성을 찾는 데 사용될 수 있음을 보여주었습니다. 이 정보는 과학자들이 지구에서 매우 멀리 떨어진 새로운 행성을 감지하고 식별하는 방법을 재구성할 수 있는 정보입니다. UGA Franklin College of Arts and Sciences 물리학 및 천문학과의 박사 과정 학생이자 이 연구의 수석 저자인 Jason Terry는 "이것에 대한 새로운 점 중 하나는 행성이 여전히 형성되고 있는 환경을 분석하는 것입니다."라고 말했습니다. -"머신 러닝은 우리가 이전에 사용하던 데이터 유형, 특히 여전히 활발하게 행성을 형성하고 있는 시스템을 살펴보기 위해 거의 적용되지 않았습니다." 최초의 외계 행성은 1992년에 발견되었으며, 5,000개 이상이 존재하는 것으로 알려져 있지만 과학자들이 가장 쉽게 찾을 수 있는 외계 행성에 속합니다. 형성 단계의 외계 행성은 두 가지 주요 이유로 보기 어렵습니다. 그들은 너무 멀리 떨어져 있고 종종 지구에서 수백 광년 떨어져 있으며 그들이 형성하는 디스크는 매우 두껍고 지구에서 태양까지의 거리보다 두껍습니다. 데이터에 따르면 행성은 이러한