Astronomen trainieren die GesichtserkennungskI von Facebook, um schwarze Löcher im tiefen Weltraum zu erkennen.

Astronomen haben die Gesichtserkennungssoftware von Facebook trainiert, um schwarze Löcher im Weltraum zu erkennen.

Das Werkzeug für künstliche Intelligenz (KI) ist programmiert, um Radiogalaxien aus den Scans von Radioteleskopen auszuwählen.

Diese seltenen Galaxien spuckten mächtige Radiodüsen aus den supermassiven schwarzen Löchern in ihren Zentren, und Wissenschaftler glauben, dass sie Hinweise auf die Struktur des Universums haben.

Mit dem neuen Programm ClaRAN wollen Experten der University of Western Australia die Erkennung der schwer fassbaren Galaxien erleichtern – mit Hilfe der aus ihren schwarzen Löchern abgefeuerten Radiosignale.

Diese supermassiven schwarzen Löcher rülpen gelegentlich Düsen aus, die mit einem Radioteleskop zu sehen sind“, sagte der Studienleiter Dr. Ivy Wong.

Mit der Zeit können sich die Jets weit von ihren Wirtsgalaxien entfernen, was es für traditionelle Computerprogramme schwierig macht, herauszufinden, wo sich die Galaxie befindet.

„Das ist es, was wir versuchen, ClaRAN beizubringen.

ClaRAN wurde mit einer Open-Source-Version der Objekterkennungssoftware von Microsoft und Facebook entwickelt, mit der die letztgenannte Firma Gesichter auf Ihren Fotos identifiziert.

Dr. Wong sagte, dass das Programm komplett überarbeitet und trainiert wurde, um Galaxien anstelle von Menschen zu erkennen.

Sie erhielt einen Katalog mit Tausenden von Bildern von Radiogalaxien, die von menschlichen Beobachtern bei früheren galaktischen Untersuchungen ausgewählt wurden.

Im Laufe der Zeit lernte die KI, die Galaxien zu erkennen, indem sie winzige Formen und Muster in den Messdaten erkannte.

Studienko-Autor Dr. Chen Wu sagte, ClaRAN sei ein Beispiel für ein neues Paradigma namens „Programmierung 2.0″.

Alles, was Sie tun, ist, ein riesiges neuronales Netzwerk einzurichten, ihm eine Menge Daten zu geben und es herauszufinden, wie man seine internen Verbindungen anpassen kann, um das erwartete Ergebnis zu erzielen“, sagte er.

Die neue Generation von Programmierern verbringt 99 Prozent ihrer Zeit damit, die hochwertigsten Datensätze zu erstellen und trainiert dann die KI-Algorithmen, um den Rest zu optimieren.

„Das ist die Zukunft der Programmierung.

Die bevorstehende EMU-Umfrage mit dem WA-basierten Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) Teleskop wird voraussichtlich bis zu 70 Millionen Galaxien beobachten.

Herkömmliche Computeralgorithmen sind in der Lage, 90 Prozent der Quellen korrekt zu identifizieren.

Damit bleiben noch 10 Prozent oder sieben Millionen „schwierige“ Galaxien übrig, die von einem Menschen aufgrund der Komplexität seiner erweiterten Strukturen betrachtet werden müssen“, sagte Dr. Wong.

Programme wie ClaRAN haben enorme Auswirkungen darauf, wie Teleskopbeobachtungen verarbeitet werden.

Wenn wir mit der Implementierung dieser fortschrittlicheren Methoden für unsere Umfragen der nächsten Generation beginnen können, können wir die Wissenschaft daraus maximieren“, sagte Dr. Wong.

Es macht keinen Sinn, 40-jährige Methoden für brandneue Daten zu verwenden, weil wir versuchen, das Universum weiter zu erforschen als je zuvor.

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