Охотник за Несси опубликовал новую видеозапись, на которой, возможно, запечатлено..
В области космических технологий иногда происходят события, которые остаются загадкой..
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся все более востребованными в различных областях, включая астрономию. Последние достижения в области больших языковых моделей (LLM) привели к еще большему расширению возможностей ИИ, добавив возможности взаимодействия с человеком и письменности.
Фото из открытых источников
Международная команда астрофизиков из Сети Международного центра релятивистской астрофизики (ICRANet) недавно провела исследование, в котором они продемонстрировали потенциал GPT-моделей для астрономических исследований. Они настроили модель генеративного трансформатора (GPT), предварительно обученного на астрономических данных, и обнаружили, что она может эффективно классифицировать различные астрономические объекты.
«Астрономия всегда основывалась на данных, и астрономы были одними из первых ученых, внедривших машинное обучение», - сказал ведущий автор исследования, президент ICRA Ю Ван. «Теперь машинное обучение интегрировано в весь процесс астрономических исследований, от производства и управления наземными и космическими телескопами до анализа данных и создания теоретических моделей».
Фото из открытых источников / Иллюстрация активного квазара, который ИИ может идентифицировать / ESO / М. Корнмессер
Традиционно анализ данных проводился вручную десятками исследователей и сотнями ученых. Однако с появлением современных телескопов, собирающих терабайты данных в день, такой подход стал непрактичным. LLM, такие как ChatGPT, предлагают решение этой проблемы.
В своем исследовании команда Вана обучила GPT-модель на ограниченном наборе астрономических данных и обнаружила, что она достигает точности около 90% при классификации различных объектов, таких как квазары, галактики и звезды.
«Эта работа демонстрирует, что LLM способны обрабатывать астрономические данные», - сказал Ван. «Более того, способность модели обрабатывать различные типы астрономических данных - это способность, которой не обладают другие специализированные модели».
Исследователи считают, что LLM могут играть важную роль в будущем астрономии, помогая ученым обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых современными обсерваториями. Однако они признают, что для удовлетворения потребностей будущих кампаний потребуются улучшения и сотрудничество между обсерваториями и компаниями, занимающимися искусственным интеллектом.
«Мы надеемся, что LLM сможет интегрировать различные виды данных, а затем определить общие основополагающие принципы, которые помогут нам понять мир», - сказал Ван. «Конечно, это сложная задача, и астрономы не могут справиться с ней в одиночку».
По мере того, как ИИ продолжает развиваться, его влияние на астрономию, вероятно, будет только возрастать. LLM и другие технологии ИИ могут усовершенствовать способ сбора, анализа и интерпретации астрономических данных.
Охотник за Несси опубликовал новую видеозапись, на которой, возможно, запечатлено..
В области космических технологий иногда происходят события, которые остаются загадкой..
Материалы сайта предназначены для лиц 16 лет и старше (16+)
Материалы, размещенные на сайте, носят информационный характер и предназначены для образовательных целей. Авторские права на материалы, размещенные на сайте, принадлежат авторам статей. Все права защищены и охраняются законом РФ. Мнение редакции не всегда совпадает с мнением авторов статей.
При использовании материалов с сайта, активная ссылка на esoreiter.ru обязательна.
▪ О проекте / Контакты ▪ Редакционная политика ▪ Политика конфиденциальности ▪ Пользовательское соглашение
Наши контакты: esoreiter@yandex.ru, гл.редактор А.В.Ветров Телефон редакции: +7 (917) 398-10-94
Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем файлы cookie. Продолжая работу с сайтом, Вы разрешаете использование cookie-файлов и принимаете условия Политики конфиденциальности.