인공지능을 위한 이상적인 도구입니다 우주의 연구
Source:이해하기 위한 시도로 우주에는 우리가 집착—우리는 유혹의 욕망에 의해 관찰합니다. 위성으로 전송할 수백 개의 테라 바이트의 정보는 매년마다,단 하나의 망원경은 칠레에서 생성됩 15 테라바이트의 이미지의 공간에 매일 밤. 아무도 처리 할 수 있을 것입니다. 말 천문학자 엔리코 카를로 채택함"이미지를 보는 은하의—가장 로맨틱 한 부분이 우리의 일입니다. 문제를 초점을 유지하는 방법". 따라서 채택함 개발 AI 그에게 도움이 될 것입니다.
채택함과 그의 동료들을 검색하는 현상은 근본적으로 우주 망원경이다. 할 때 대규모 개체(갤럭시 또는 검은 구멍)사 먼 가벼운 소스와 관찰자가 지상에서 그는 벤드는 빛과 공간을 만들어 그 주위에 렌즈를 할 수 있도록,천문학을 좀 더 가까이서 믿을 수 없을만큼 오래되고 먼 지역의 우주에서 숨겨진 우리의 관점입니다. 이 효과는라는 렌즈 중력,그리고 이러한 렌즈를 이해하는 키 무엇이 우주가 만들었습니다. 여전히 그들을 찾고 있었다 느리고 지루한 수 있습니다.
그것은 여기에는 우리가 해야 인공지능 및 검색에 대한 중력의 렌즈를 시작합니다. 의 말씀 스탠포드 교수 Andrew ng,의 능력 AI 를 자동화할 수 있는 모든는"전형적인 사람이 만들 수 있습니다만에 두 번째의 생각을 가지고 있습니다." 두 번째 보다는 더 적은 보이지 않을 수도 있습니다 특히 관대하지만,때 그것에 관해서 선별 대량의 데이터를,그것은 다만 하늘로부터 선물합니다.
새로운 물결의 천문학자들을 고려하 AI 뿐만 아니라 분류하는 사람의 데이터습니다. 그들이 탐구하는 뭔가가 될 수 있습니다 완전히 새로운 방법을 검색에 대한 과학적 발견을 때,인공지능 표시됩니다 우주의 일부는 본 적이 없습니다.
그러나 먼저:중력 렌즈니다. 일반적인 상대성 이론 예측하는 이 현상에서 1930-ies 지만 첫 번째 예에서만 나타났습니다 1979. 왜? 기 때문에 공간이 매우 매우 크고,그리고 사람들은 많은 시간을 만났고,특히지 않고 현대 망원경이다. 에 대한 사냥 중력의 렌즈가 어려웠다.
"렌즈는 우리가 지금이 발견되었다,다른 방법으로"Liliya 했 윌리엄스 교수의 천체물리학에서는 미네소타 대학의합니다. "일부 의해 발견되었다는 사고,사람들이 완전히 다른 무언가를 찾고 있습니다. 그들 중 일부는 사람에 의해 발견했고 두 번째는 세 번째 시간입니다."
사진을 보 AI 매우 잘 알고 있습니다. 따라서 채택함과 그의 동료들에게 돌렸 도구 AI,사랑하는 실리콘 밸리:유형의 컴퓨터 프로그램으로 구성된 디지털"뉴런"모델의 이미지가 이러한 활성화에 대응하여 입력한다. 피드 이러한 프로그램(신경망)의 무리는 데이터,그리고 배우는 것을 인식하는 방식입니다. 그들은 작업 특히 글로 visual 정보와에서 사용되는 다른 컴퓨터 시각 시스템에서 카메라를 자기 자동차를 운전하는 얼굴 인식을 사진에 Facebook 니다.
으로 기록된 문서에서 게시는 지난 달,이 기술의 응용 프로그램을 사냥을 위한 중력의 렌즈는 의외로 간단합니다. 첫째,과학자들이 만들어 집합을 위해 훈련을 신경 네트워크로 생성된 6 백만 가짜 이미지의 렌즈 중력과 빠질 수 없게 되었습니다. 다음 공급을 신경 네트워크 정보와 왼쪽 패턴을 이해합니다. 작은 미세 조정을 얻을 수 있는 프로그램를 인식 중에 렌즈 눈 깜짝할 사이입니다.
"훌륭한 분류에 사람의 얼굴을 검사 이미지와 평가의 천 시간당,"채택함합니다. 하나 렌즈에 위치한 약 30,000 만들 수 있습니다. 따라서 분류하는 작업이 없이 자고 나머지 일주일 동안 찾아 다섯나 렌즈니다. 신경 네트워크에 대한 비교 이해하고,21 789 이미지에서 20 분 거리에 있습니다. 이 하나의 고대의 프로세서입니다.
신경 네트워크는 만큼 정확하지 않은 컴퓨터입니다. 그녀는 렌즈를 설정은 넓은 매개 변수입니다. 그녀는 761 가능한 후보는 사람들은 공부 감소하 56 니다. 을 확인하는 이것이 진짜 렌즈를 확인하고 확인하는 연구 결과는,하지만 채택함을 믿는 것이 현실이 될 수 있습니다. 그것은 하나 렌즈,분당과 비교했을 때의 수백 렌즈,발견의 전체 과학적인 커뮤니티를 통해 지난 몇 년간입니다. 속도는,놀라운 관점 거대한다.
이 검색에 대한 이러한 렌즈를 이해하는 데 필수적이 가장 큰 중 하나 신비의 천문학:우주는 무엇입니까? 문제로,우리는 그것을 알고 있(planets,stars,소행성,etc.) 을 나타내의 5%만이 모든 육체적인 문제,그리고 아직의 95%는 우리를 완전하게 액세스 할 수 있습니다. 이러한의 95%가상 물질—어두운 문제는 우리가 결코 직접 관찰합니다. 리 연구 중력 효과를 갖는 것을의 나머지 부분에 우주,그리고 중력의 렌즈는 하나의 가장 중요한 지표입니다.
What 수 있는 다른 AI? 과학자들은 작업의 수에 대한 새로운 도구입니다. 일부,채택함의 작업에 걸릴 확인:klassificeret 갤럭시,예를 들어합니다. 다른 사람은 빗질 데이터 스트림에서 검색을 재미있는 신호입니다. 일부 인공 신경망 제거하는 간섭에 대한 전파 망원경,분리만이 유용한 신호입니다. 다른 사람들을 식별하는 데 사용되는 펄사,특별한 또는 외계 행성의 개선 망원경 저렴한 해결합니다. 즉,응용 가능성이 많습니다.
는 폭발부분적으로 일반적인 트렌드에서 하드웨어할 수 있도록을 확장하는 응용분야의 인공 지능의 같은 가용성의 저렴한 컴퓨팅 기능이다. 천문학자들은 더 이상 필요가에 앉아서 구름 밤을보고,운동의 개별적인 행성을 대신 사용하여 정교한 장비를 검사하는 부분이 하늘의 하나입니다. 향상된 망원경 및 데이터 저장 기술을 의미하는 분석도 더 많은 이제,윌리엄을 말한다.
의 분석가 큰 데이터 세트—는 잘 할 수 있는 인공 지능합니다. 우리는 그것을 가르치 패턴을 인식하고 일하는 그를 끊임없이,그리고 그는 결코 멈추지 않고 잘못되지 않습니다.
걱정되는지 여부를 천문학자들은 믿기지 않을 수 있습니다 충분히 인간을 이해하는 것을 발견적니까? 채택함 말이 없습니다. "일반적으로,사람들은 더 편향,적은 효율적이고 오류가 발생하기 쉽다." Wilms 동의합니다. "컴퓨터를 놓칠 수 있는 어떤 일이지만,그들은 놓칠 그들을 체계적으로"니다. 그러나 우리까지 그들이 무엇인지 알고,우리는 배포할 수 있는 자동화 시스템 없이 어떤 위험이 있습니다.
한 천문학자,잠재적인 아이 넘는 간단한 분류의 데이터습니다. 그들이 믿는 인공적인 정보를 만드는 데 사용할 수 있는 정보로 채우는 맹점에서 우리의 관측 이 우주의입니다.
천문학 Kevin Sowinski 와 그의 팀을 전문으로,천체물리학의 은하고 검은 구멍을 사용하여,AI 을 강화해상도 흐린 샷을 망원경이다. 이를 위해,그들은 시작으로 신경 네트워크를 생성하는 타의 추종을 불허의 변화를 공부한 데이터,하지만 좋은 위조 모방한 스타일의 유명한 아티스트합니다. 이러한 동일한 네트워크를 생성하는 데 사용되었는 가짜 이미지의 별을 가지고,가짜 autodialogs 을 흉내내는 실제 목소리,및 다른 유형의 데이터습니다. 에 따라 Sivinskogo,이러한 신경회로망 정보를 생성하고 그 이전에 액세스 할 수 없습니다.
종이에 출판 Sawinski 와 그의 팀에서 올해의 시작은,그들이 보여주는 이러한 네트워크의 품질을 향상시킬 수 있는 사진 공간이다. 그들은 낮은 품질의 이미지를 여러 개의 은하는 추가 흐림,그리고 그런 다음 전달을 통해 신경 네트워크와 함께 원본 이미지합니다. 결과는 놀라웠습니다. 하지만 과학자들은 아직을 공유할 수 있습니다.
Sowinski 주의 프로젝트입니다. 결국,이에 대하여 간의 원리를 과학기:우주만을 관찰 그 모습을 볼 수 있습니다. "이러한 이유로,이 도구는 위험하다"라고 말합니다. 그것은 사용할 수 있는 경우에만 우리가 정확한 정보를 할 때 우리는 결과를 확인할 수 있습니다. 훈련할 수 있는 네트워크를 생성하는 데이터에 대해 검은 구멍 그녀를 보내에서 작동이 특정한 지역의 하늘,지금까지 가난하게 조사합니다. 고 만약 그녀가 발견한 블랙홀,천문학자들이 확인하고,그는 그 자체의 경우와 같이 중력 렌즈니다.
경우는 이 방법이 유익한 증명,그들이 될 수 있습니다 완전히 새로운 연구방법을 보완하는 고전적인 컴퓨터 모델링 및 좋은 오래된 관찰합니다. 하는 동안 모든 것이 시작,하지만 전망은 매우 유망한다. "당신이 도구를 복구할 수 있습은 모든 데이터,아카이브에서 개선하는 일들을 추출하는 가장 과학적인 값입니다." 치되지 않았다. AI 될 것입니다 과학적인 연금술사 우리를 돕고,변환 오래된 지식으로는 새로운다. 우리는 공부할 수있는 우주로 떠나지 않고 땅입니다.
곧 정확히 일은 내가 좋아하는 휴가입니다. 그것은 자국의 승리는 인간의 마음속에서의 천 년 호모 사피엔스에서 갔 사냥꾼-채집하 공간의 탐험가입니다. 12April1961 년 소련 우주 비행사가린 유리가 되었다. 하지만 여덟 년 후에 July16 1969 년 미국 우주 비행사를 달에 착륙. 구 말했다 닐 암스트롱이 먼저 강화의 표면을 tv,여전히 문제입니다. 그러나,이후 51 년 동안 사람들의 거대한 숫자의 주위에 세계에 의문을 제기한다는 사실 ...
을 알고 나를 놀라게 한 것은? 는 사실 우리가 인식하 주변의 세상으로 그것입니다. 동물,식물,물리학의 법칙과 우주는 식으로 많은 사람들에 의해 무언가가 너무 평범하고 지루한 그들의 요정,유령,괴물고 한다. 동의,이것은 놀라운 일이기 때문에,매우 사실 우리의 존재합니다. 그린,뿐만 아니라 이러한 것들과 긴 목 일어났는가? 그리고 오리너구리,바늘두더지,고슴도치는 모든 다른 동물입니까? 나는 당신이 알고 무엇을 의미합니다. 동일하게 적용하는 공간입...
천문학자들이 볼 수 있었던 죽음의 또 다른 성급 시스템
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의 틀에서 우주 임무에 공급 니 CRS OA-8E 해 국제우주정거장을 지구 궤도에 진입했을 시작했 위성"Asgardia-1"입니다. 당신은"asgardian"표시할 수 있습니다 date 월 12 으로 날짜를 시작하는 새로운 생활입니다. 에 대한 모든하지 않는 다른 사람들은 무슨 일이 있었는지 이해하에,설명하는 월 2016,러시아의 과학자 및 기업가 이고르 ashurbeyli Raufovich 발표의 창조 처...
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지 NASA 수 있 스페이스로 비행하는 ISS 에 사용되는 미사일까?
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10 의 신비를 시공간,어떤 것이 해결할 수 있는 양자 중력
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항공은 보잉을 시작 어셈블리 로켓의 아틀라스 V,을 제공하도록 설계된 우주 비행사 및 화물 ISS 보드에 새로운 장치 CST-100 석는 Atlas V 에 넣어 것입니다. 이제 주요 차량을 제공 우주 비행사 ISS 는 러시아«노조»—에 대해 매우 우려하고 NASA,기관이 가능한 모든 방법으로 제거하려고 이에 대한 의존성을 보여주고 있다. 따라서,미국의 우주국가 프로그램을 시작했&...
미국 회사,리차드 브랜슨는 매우 강력하고 풍부한 친구 사우디아라비아습니다. 아마도의 지원으로 국가,자신의 꿈을 마지막으로 실현되는 공간에 비행 할 수있을 것입니다하지만 지난 몇 년 동안 훈련의 전문가이지만,또한 일반 관광객입니다. 사우디 아라비아의 정부는 계획을 발표 개발에 투자는 회사의 브랜슨$1 억으로 가능한 증가 투자에 대한 다른 480 백만에 미니다. "투자에 의해 사우디아라비아 것을 허용할 것이 c...
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