Если из истории убрать всю ложь, то это совсем не значит, что останется одна только правда - в результате может вообще ничего не остаться. Станислав Ежи Лец
Стремись не к тому чтобы добиться, ноев ковчег, дневник джона тайтера, чернобров, осирион, вимана, пришельцы, древние машины, что позволяет он Мы говорили вам, игорь левашов, джон тайтор, гравитоплан конструкция платформы, Левашов, moon movie, металлургия, Попович, Ермолаев, космогония, Саксайуаман, мексика, уфология.
Недавно был выпущен DR3 «Гайя», последний набор данных, содержащий более 1,8 миллиарда объектов. Это огромный объем данных, который нужно обработать, и один из наиболее эффективных способов сделать это - воспользоваться машинным обучением. Группа исследователей использовала алгоритм контролируемого обучения для классификации определенного типа объектов, найденных в наборе данных. В результате получился один из самых полных в мире каталогов астрономических объектов, известных как переменные.
«Гайя», которая в течение длительного времени наблюдала за обширными участками неба, особенно искусна в их обнаружении. Она обнаружила порядка 12,4 миллиона переменных источников, около 9 миллионов из которых были звездами. Более 3 миллионов были либо активными галактическими ядрами, либо галактиками.
12,4 миллиона из 1,8 миллиарда - это всего лишь около 0,6% от общего числа наблюдаемых объектов в DR3. Тем не менее, они могут содержать информацию, которая поможет астрономам понять причины возникновения определенных типов переменности.
Чтобы отсортировать 12,4 миллиона объектов, исследователи обратились к машинному обучению. В частности, они использовали метод контролируемой классификации. По сути, это означает, что у них был человек, который помог алгоритму искусственного интеллекта идентифицировать признаки определенной классификации, а затем предоставил обратную связь о том, соответствует ли объект критериям для отнесения к этой категории.
Полученный набор данных представляет собой самый полный в мире каталог переменных астрономических объектов и инструментов для их научной обработки. Такого рода публикации данных - это именно те вехи, которые помогают астрономии двигаться вперед. Телескопу «Гайя» еще многое предстоит сделать, а DR4 появится где-то после 2025 года. Таким образом, у астрономов будет достаточно времени, чтобы подробно изучить все данные DR3 до следующего массового выпуска данных.