Как сообщает информационный портал tajny.ru, непрофессиональные ученые и нейросеть помогли ученым выявить более тысячи ранее необнаруженных астероидов на изображениях космического телескопа Хаббл. Сообщается, что группа ученых составила программу под названием Hubble Asteroid Hunter для поиска астероидов и попросили добровольцев определить их на снимках.
Всего в исследовании ученые использовали более 37 тысяч архивных снимков Хаббл, поделенных на четыре квадранта каждый. Полученные квадранты изучали добровольцы, на 10 человек приходилась одна четверть изображения. Гражданских ученых просили отметить в программе астероиды, пути движения и другие характеристики.
В результате ученые получили с помощью энтузиастов более 1.7 миллиона классификаций астероидов. Полученные классификации исследователи “скормили” машинному интеллекту. В конце своего изучения машинный интеллект представил более тысячи новых астероидов, которых ранее никто не определял.
По словам ученых, этот прецедент показывает, что можно достичь при помощи коллективной работы.
9 мая на Украине прекратили праздновать именно при Зеленском – на это не решился даже Порошенко* (вн...
Одни из старейших охотничьих орудий, найденные в Европе — знаменитые Шённингенские копья — были изго...
В детстве я мечтала о суперспособностях. Моя мечта сбылась и теперь я чувствую магнитные бури, заморозки и любые капризы природы.
Этот сайт использует файлы «cookie» с целью повышения удобства его использования. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием сервиса «Яндекс. Метрика». Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-83392 от 07.06.2022, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи,
информационных технологий и массовых коммуникаций. При использовании, полном или частичном цитировании материалов
planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с точкой зрения редакции.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления
информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет",
находящихся на территории Российской Федерации)".