Нейросеть научилась управлять телескопами эффективнее человека
Американские астрофизики создали систему глубокого обучения для автоматического планирования астрономических наблюдений в реальном времени. Алгоритм, развернутый на телескопе Виктора Бланко в Чили, показал эффективность, сопоставимую с действиями ученых, и освободит время астрономов для анализа открытий.
Специалисты из Северо-Западного университета, Чикагского университета и Национальной ускорительной лаборатории Ферми разработали и протестировали систему глубокого обучения, которая в реальном времени рассчитывает и корректирует график астрономических наблюдений в зависимости от погоды и фаз Луны. Алгоритм был развернут в рамках Института искусственного интеллекта для неба SkAI на 4-метровом
Показать ещё ↓
Источник: Hightech.fm —
оригинал