Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Голосование | Топ-лист | Дискуссия Rambler's Top100

TopList Яндекс цитирования

НОВОСТИ
"РУССКОГО ПЕРЕПЛЕТА"

ЛИТЕРАТУРА

Новости русской культуры

Афиша

К читателю

Содержание

Публицистика

"Курск"

Кавказ

Балканы

Проза

Поэзия

Драматургия

Искания и размышления

Критика

Сомнения и споры

Новые книги

У нас в гостях

Издательство

Книжная лавка

Журнальный зал

ОБОЗРЕНИЯ

"Классики и современники"

"Слово о..."

"Тайная история творений"

"Книга писем"

"Кошачий ящик"

"Золотые прииски"

"Сердитые стрелы"

КУЛЬТУРА

Афиша

Новые передвжиники

Фотогалерея

Музыка

"Неизвестные" музеи

Риторика

Русские храмы и монастыри

Видеоархив

ФИЛОСОФИЯ

Современная русская мысль

Искания и размышления

ИСТОРИЯ

История России

История в МГУ

Слово о полку Игореве

Хронология и парахронология

Астрономия и Хронология

Альмагест

Запечатленная Россия

Сталиниана

ФОРУМЫ

Дискуссионный клуб

Научный форум

Форум "Русская идея"

Форум "Курск"

Исторический форум

Детский форум

КЛУБЫ

Пятничные вечера

Клуб любителей творчества Достоевского

Клуб любителей творчества Гайто Газданова

Энциклопедия Андрея Платонова

Мастерская перевода

КОНКУРСЫ

За вклад в русскую культуру публикациями в Интернете

Литературный конкурс

Читательский конкурс

Илья-Премия

ДЕТЯМ

Электронные пампасы

Фантастика

Форум

АРХИВ

Текущий

2003

2002

2001

2000

1999

Фотоархив

Все фотоматериалы


Новости
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

13.05.2024
13:00

DigitalBridge: энергия для ЦОД закончится через два года

13.05.2024
12:52

В Исландии запущено крупнейшее в мире предприятие по прямому удалению углекислого газа из атмосферы

11.05.2024
15:52

РОССИЙСКИЕ УЧЕНЫЕ НАУЧИЛИСЬ УПРАВЛЯТЬ РЫБАМИ

11.05.2024
13:17

В России зафиксировали 11-ю за две недели мощнейшую вспышку на Солнце

11.05.2024
12:16

Марс можно терраформировать с помощью ядерных бомб — но придется бомбить его порядка семи недель

11.05.2024
12:06

АСТРОНОМЫ ОПИСАЛИ СУДЬБУ ПРЕДЫДУЩИХ СПУТНИКОВ ЗЕМЛИ

11.05.2024
11:36

Магнитная буря на Земле впервые с 2005 года достигла экстремального уровня

11.05.2024
11:26

До Земли впервые с 2003 года дошла магнитная буря максимального уровня

10.05.2024
22:49

"Подбивая итоги." - новое в обозрении Маркса Тартаковского

09.05.2024
20:21

Дед и отец Владислава Шолохова

10.05.2024
19:46

В ледниковый период Гольфстрим перестал перекачивать питательные вещества

10.05.2024
13:25

Что ИИ может узнать о Вселенной?

    Квазар в представлении художника. Авторы и права: Yoshiki Matsuoka. Искусственный интеллект и машинное обучение стали повсеместными, применяясь в областях от анализа данных, кибербезопасности и разработки фармацевтических препаратов до создания музыки и изображений.

    В последние годы также появились большие языковые модели (LLMs). Среди них ChatGPT, LLM, который оказал глубокое влияние с момента своего появления менее двух лет назад. Это применение вызвало значительные дебаты о потенциальных применениях и последствиях искусственного интеллекта.

    Астрономия также получила огромную пользу, где машинное обучение используется для обработки огромных объёмов данных в поисках признаков планетарных транзитов, коррекции атмосферных помех и выявления закономерностей в шуме. По словам международной группы астрофизиков, это может быть только началом того, что мог бы сделать искусственный интеллект для астрономии.

    В недавнем исследовании команда настроила модель Generative Pre-trained Transformer (GPT), для наблюдения астрономических объектов. В процессе они успешно доказали, что модели GPT могут эффективно помогать научным исследованиям.

    Исследование провела команда ICRANet, международный консорциум, состоящий из исследователей Международного центра относительной астрофизики (ICRA), Национального института астрофизики (INAF), Университета науки и технологии Китая, Института высоких энергий Китайской академии наук (CAS-IHEP), Падуанского университета, Технологического университета Исфахана и Университета Феррары.

    Их документ, “Может ли ИИ понять нашу вселенную? Тестирование и настройка GPT по астрофизическим данным”, недавно был опубликован на сервере предварительных публикаций arXivOrg.

    Астрономы в значительной степени полагаются на алгоритмы машинного обучения для обработки огромных объёмов данных, полученных современными телескопами и инструментами. Эта практика началась около десяти лет назад и с тех пор значительно выросла, до того момента, когда искусственный интеллект был интегрирован в весь процесс исследований. Как сказал президент ICRA и главный автор исследования Ю Ванг в электронном письме для Universe Today:

    “Астрономия всегда основывалась на данных, и астрономы являются некоторыми из первых учёных, которые приняли и использовали машинное обучение. Теперь машинное обучение интегрировано во всю астрономическую исследовательскую деятельность, от производства и управления земными и космическими телескопами (например, оптимизации работы систем адаптивной оптики, улучшения инициирования специфических действий (триггеров) спутников в определённых условиях и т. д.) до анализа данных (например, снижение шума, восстановление данных, классификация, симуляция и т. д.) и создания и проверки теоретических моделей (например, тестирование модифицированной гравитации, ограничение уравнения состояния нейтронных звёзд и т. д.).”

    Анализ данных остаётся наиболее распространённым среди этих применений, поскольку это самая лёгкая область, в которой машинное обучение может быть интегрировано. Десятки исследователей и сотни гражданских учёных анализировали бы объёмы данных, произведённые в рамках наблюдательной кампании на протяжении многих лет.

    Однако это непрактично в эпоху, когда современные телескопы ежедневно собирают терабайты данных. Это включает всеобъемлющие обзоры неба, такие как VLASS и многие фазы, проводимые Слоанским цифровым обзором неба (SDSS).

    До настоящего времени LLM применялись в астрономических исследованиях лишь незначительно, поскольку они являются относительно недавним изобретением. Но, по словам сторонников, они имели огромное общественное значение и имеют потенциал, эквивалентный “промышленной революции”.

    Что касается верхнего предела, Ванг предсказывает, что он может сильно варьироваться и может привести к “просвещению или разрушению” человечества. Однако, в отличие от Промышленной революции, темп изменений и интеграции намного быстрее для искусственного интеллекта, что вызывает вопросы о том, насколько далеко заведёт нас его принятие.

    Чтобы определить его потенциал для области астрономии, сказал Ванг, он и его коллеги приняли предварительно обученную модель GPT и настроили её для идентификацииастрономических явлений:

    “OpenAI предоставляет предварительно обученные модели, и то, что мы сделали, это настройка, которая включает изменение некоторых параметров исходной модели, позволяя ей распознавать астрономические данные и вычислять результаты на основе этих данных.”

    “Мы предоставили ограниченные данные с умеренным разрешением и обучили GPT меньшее количество раз по сравнению с обычными моделями. Тем не менее результаты впечатляют, достигнув точности около 90%. Этот высокий уровень точности обусловлен прочным фундаментом GPT, который уже понимает обработку данных и обладает логическими выводами, а также коммуникационными навыками.”

    Для настройки своей модели команда ввела наблюдения различных астрономических явлений, полученных из различных каталогов. Это включало 2 000 образцов квазаров, галактик, звёзд и квазаров с широкой линией поглощения (BAL) из SDSS (по 500 каждого). Они также интегрировали наблюдения коротких и длинных гамма-всплесков (GRB), галактик, звёзд и симуляций чёрных дыр. При тестировании их модель успешно классифицировала различные явления, различала типы квазаров, делала выводы о их расстоянии на основе красного смещения и измеряла вращение и наклон чёрных дыр.

    “Эта работа по крайней мере демонстрирует, что LLM способны обрабатывать астрономические данные”, – сказал Ванг. “Более того, способность модели обрабатывать различные типы астрономических данных – это возможность, которой не обладают другие специализированные модели. Мы надеемся, что LLM могут интегрировать различные виды данных, а затем выявить общие принципы, помогающие нам понять мир. Конечно, это сложная задача, и астрономы не могут справиться с ней одни.”

    Конечно, команда признаёт, что набор данных, с которым они экспериментировали, был очень мал по сравнению с объёмом данных современных обсерваторий. Это особенно верно для оборудования следующего поколения, такого как Обсерватория имени Веры Рубин, которая недавно получила свою камеру LSST, самую большую цифровую камеру в мире!

    Можно с уверенностью сказать, что в ближайшем будущем будут появляться новые приложения LLM для астрономии. Это не только вероятное развитие, но и необходимое, учитывая объёмы данных, которые генерируются астрономическими исследованиями сегодня. И поскольку это вероятно будет увеличиваться экспоненциально в ближайшем будущем, искусственный интеллект, вероятно, станет неотъемлемой частью этой области знаний.

    По информации https://universetoday.ru/chto-ii-mozhet-uznat-o-vselennoj/

    Обозрение "Terra & Comp".

Выскажите свое мнение на:

10.05.2024
13:21

Галактика UGC 9684 глазами “Хаббла”

10.05.2024
12:56

NatComms: ученые рассказали об австралийской Атлантиде, ушедшей под воду

10.05.2024
12:14

Теоретики, экспериментаторы... естествоиспытатели!

10.05.2024
11:42

Атмосфера "планеты-алмаза" в созвездии Рака состоит из лавовых газов

09.05.2024
20:36

На Солнце зарегистрировали 15 мощнейших вспышек

09.05.2024
20:25

ОЦЕНЕН ПОТЕНЦИАЛ НЕФТЕГАЗОХИМИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ЕВРАЗИЙСКОГО РЕГИОНА ДО 2035 Г.

09.05.2024
20:12

GRL: странные сгустки глубоко внутри Земли могли создать тектонику плит

09.05.2024
19:55

Исследование показало ускорение самого мощного водного потока в мире

<< 11|12|13|14|15|16|17|18|19|20 >>

НАУКА

Новости

Научный форум

Почему молчит Вселенная?

Парниковая катастрофа

Хронология и парахронология

История и астрономия

Альмагест

Наука и культура

2000-2002
Научно-популярный журнал Урания в русском переплете
(1999-200)

Космические новости

Энциклопедия космонавтика

Энциклопедия "Естествознание"

Журнальный зал

Физматлит

News of Russian Science and Technology

Научные семинары

НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах"

"TERRA & Comp"

"Неизбежность странного микромира"

"Биология и жизнь"

ОБРАЗОВАНИЕ

Открытое письмо министру образования

Антиреформа

Соросовский образовательный журнал

Биология

Науки о Земле

Математика и Механика

Технология

Физика

Химия

Русская литература

Научная лаборатория школьников

КОНКУРСЫ

Лучшие молодые
ученые России

Для молодых биологов

БИБЛИОТЕКИ

Библиотека Хроноса

Научпоп

РАДИО

Читают и поют авторы РП

ОТДЫХ

Музеи

Игры

Песни русского застолья

Народное

Смешное

О НАС

Редколлегия

Авторам

О журнале

Как читать журнал

Пишут о нас

Тираж

РЕСУРСЫ

Поиск

Проекты

Посещаемость

Журналы

Русские писатели и поэты

Избранное

Библиотеки

Фотоархив

ИНТЕРНЕТ

Топ-лист "Русского переплета"

Баннерная сеть

Наши баннеры

НОВОСТИ

Все

Новости русской культуры

Новости науки

Космические новости

Афиша

The best of Russian Science and Technology

 

 


Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

Редколлегия | О журнале | Авторам | Архив | Ссылки | Статистика | Дискуссия

Галерея "Новые Передвижники"
Пишите

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Русский Переплет
Rambler's Top100 TopList