Машинное обучение
Машинное обучение показало, что только слияния галактик недостаточно для роста черных дыр
Во время своей активности сверхмассивные черные дыры играют решающую роль в развитии галактик. До сих пор считалось, что их рост происходит в результате неистового столкновения двух галактик с последующим слиянием; однако новое исследование свидетельствует о том, что одного лишь слияния галактик недостаточно для питания черной дыры — нужен еще и резервуар холодного газа в центре галактики-хозяина.
Разработан новый мозгоподобный транзистор, имитирующий человеческий интеллект
Вдохновляясь работой человеческого мозга, исследователи разработали новый синаптический транзистор, выполняющий энергоэффективное ассоциативное обучение при комнатной температуре.
ИИ находит закономерности в чистой математике, которых еще никогда не видели
В длинный список того, на что способен искусственный интеллект (ИИ), можно добавить выдвижение предположений и доказательство математических теорем: математики и эксперты по ИИ объединились, чтобы продемонстрировать, как машинное обучение может открыть новые пути для исследований в этой области.
Новый метод глубинного обучения обнаружил 301 экзопланету
Ученые добавили 301 ново валидованную экзопланету к общему количеству экзопланет. Эта толпа последней присоединилась к 4569 уже валидированным планетам, вращающимся вокруг множества далеких звезд. Как ученые открыли такое огромное количество планет, казалось бы, все сразу? Ответ кроется в новой глубинной нейронной сети под названием ExoMiner.
Ученые привлекли машинное обучение для выяснения движения черных дыр из гравитационных волн
Предложен инверсный подход для определения движения бинарных черных дыр – метод на основе машинного обучения, требующий невысокой вычислительной мощности.
Новая карта темной материи показывает мосты между нашей галактикой и галактиками рядом
Новая карта темной материи, составленная с помощью искусственного интеллекта, показала скрытые нити из невидимого вещества, соединяющего галактики.
С помощью машинного обучения определены и каталогизированы морфологии 27 миллионов галактик
В результате исследования, проведенего кафедрой физики и астрономии Пенсильванского университета, создан крупнейший на сегодня каталог морфологической классификации галактик. Под руководством бывших постдоков Хесуса Вега-Ферреро и Хелены Домингес Санчес, которые работали с профессором Мариангелой Бернарди, этот каталог с морфологиями 27 млн галактик дает ключевые представления об эволюции Вселенной.
