• Գլխավոր
  • Լուրեր
    • Առողջապահություն
    • Անվտանգություն
    • Արհեստական Ինտելեկտ
    • Էկոլոգիա
    • Մեքենաշինություն
    • Ռոբոտաշինություն
    • Համացանց
    • Համակարգիչ
    • Սմարթֆոն
    • Սոցցանց
    • Google
    • Microsoft
    • Hi-Tech
  • Վեբ
    • PHP
    • HTML
      • HTML5
    • CSS
      • CSS3
    • JavaScript
      • jQuery
    • WordPress
  • SQL
  • Թեստեր
    • PHP
    • MySQL
    • HTML
    • JavaScript
    • CSS
  • Ֆորում
  • Հետադարձ կապ
IT-Blog.am
Տեղեկատվական տեխնոլոգիաների պորտալ
  • Գլխավոր
  • Լուրեր
    • Առողջապահություն
    • Անվտանգություն
    • Արհեստական Ինտելեկտ
    • Էկոլոգիա
    • Մեքենաշինություն
    • Ռոբոտաշինություն
    • Համացանց
    • Համակարգիչ
    • Սմարթֆոն
    • Սոցցանց
    • Google
    • Microsoft
    • Hi-Tech
  • Վեբ
    • PHP
    • HTML
      • HTML5
    • CSS
      • CSS3
    • JavaScript
      • jQuery
    • WordPress
  • SQL
  • Թեստեր
    • PHP
    • MySQL
    • HTML
    • JavaScript
    • CSS
  • Ֆորում
  • Հետադարձ կապ
Գլխավոր  /  Արհեստական Ինտելեկտ • Լուրեր  /  Աստղագետներն օգտագործում են արհեստական ինտելեկտ պատկերների վերլուծության գործընթացն արագացնելու համար
12 Սեպտեմբերի 2017

Աստղագետներն օգտագործում են արհեստական ինտելեկտ պատկերների վերլուծության գործընթացն արագացնելու համար

Հեղինակ Գայանե Շախբեկյան
Արհեստական Ինտելեկտ, Լուրեր

Գրավիտացիոն լինզավորումն այն է, երբ տարածության մեջ, օրինակ գալակտիկայում գտնվող հեռավոր օբյեկտի պատկերը աղավաղվում է զանգվածային օբյեկտի ձգողականությամբ, ինչպիսին է օրինակ գալակտիկաների կուտակումը, որը գտնվում է ավելի փոքր հեռավոր օբյեկտի դիմաց:

Այն չափազանց օգտակար երևույթ է, որն օգնել է գիտնականներին հայտնաբերել էկզոմոլորակներ, հասկանալ գալակտիկայի էվոլյուցիան, հայտնաբերել սև խոռոչներ: Սակայն գրավիտացիոն լինզավորմամբ աղավաղված պատկերների վերլուծությունը շատ երկար ժամանակ է պահանջում, ինչպես նաև հետազոտողներից պահանջում է իրական պատկերների և նմանակումների համեմատական աշխատանքներ: Լինզավորման միայն մեկ էֆեկտի վերլուծությունը կարող է տևել շաբաթներ կամ նույնիսկ ամիսներ:

Սակայն Ստենֆորդի հետազոտողները գտել են այս ժամանակի կրճատման միջոց: Հետազոտական խումբն ուսուցանել է նեյրոնային ցանցին կես միլիոն իմիտացիոն լինզավորված պատկերների միջոցով ամբողջ օրվա ընթացքում: Փորձարկումների ընթացքում թիմը ստուգել է չորս տարբեր տեսակի ցանցեր, նրանց հաջողվել է ստանալ ինֆորմացիա պատկերներից նույն ճշգրտությամբ, ինչ ավանդական մեթոդների դեպքում:

«Զարմանալին այն է, որ նեյրոնային ցանցերն ինքուրույն են սովորում, թե կոնկրետ որ ֆունկցիաներն է հարկավոր փնտրել»,- ասել է նախագծի մասնակիցներից մեկը` Ֆիլ Մարշալը: «Դա կարելի է համեմատել այն երևույթի հետ, թե ինչպես են երեխաները սովորում ճանաչել առարկաները: Նրանց ստույգ չեն ասում, թե ինչ է իրենից ներկայացնում շունը, պարզապես ցույց են տալիս շան լուսանկար»:

Նոր աստղադիտակների կառուցմանը զուգընթաց, որոնք լինզավորման ավելի շատ օրինակներ կբացահայտեն, անհրաժեշտ կլինեն ավելի արագ մեթոդներ այս տվյալների ֆիլտրացիայի համար: Իսկ ամենակարևորն այն է, որ նեյրոնային ցանցի վերլուծությունը հնարավոր կլինի իրականացնել նոութբուքի կամ նույնիսկ բջջային հեռախոսի միջոցով:

Թիմի հետազոտությունը հրապարակվել է Nature ամսագրում: Իսկ երկրորդ հոդվածն այժմ գտնվում է քննարկման փուլում «The Astrophysical Journal Letters»-ում հրապարակելու համար:

Կապված գրառումներ

  • Ի՞նչ է Pi Network-ը և ինչպե՞ս վաստակել Pi

    03/27/2020
  • Honda-ն ներկայացրել է մոտոցիկլետ, որն օգտագործում է քամու էներգիա

    12/23/2017
  • Նոր 3D-տպիչ սարքը ստեղծում է առարկաներ վայրկյանների ընթացքում

    12/22/2017
Facebook
  • Շատ Դիտված Գրառումներ
  • Նոր գրառումներ
  • Calculator
    Հաշվիչի (calculator) պատրաստում 04/18/2016
  • Sendmail կարգավորումներ 04/01/2016
  • Recursion
    Ռեկուրսիա (recursion) հասկացությունը 06/02/2016
  • Icon տառատեսակներ 02/21/2016
  • MySQL joins
    MySQL JOINS (MySQL միացումներ) 06/13/2016
  • Ի՞նչ է Pi Network-ը և ինչպե՞ս վաստակել Pi 03/27/2020
  • Honda-ն ներկայացրել է մոտոցիկլետ, որն օգտագործում է քամու էներգիա 12/23/2017
  • Նոր 3D-տպիչ սարքը ստեղծում է առարկաներ վայրկյանների ընթացքում 12/22/2017
  • Հետազոտողներն օգտագործում են էլեկտրական հոսանքներ`մարդու հյուսվածքներում քաղցկեղի հայտնաբերման համար 12/18/2017
  • Nvidia ընկերությունը ներկայացրել է երբևէ ստեղծված ամենահզոր գրաֆիկական պրոցեսորը 12/16/2017
  • WordPress -ի տեղադրումը .Net -ի վրա 03/16/2017
  • Class
    Կլասների (classes) գրելաձևը (syntax) 10/20/2016
  • encapsulation
    Ինկապսուլացիա (Encapsulation) 08/17/2016
  • object oriented programming
    Օբյեկտ կողմնորոշված ծրագրավորում (OOP) 07/04/2016
  • Ի՞նչ է Pi Network-ը և ինչպե՞ս վաստակել Pi 03/27/2020
  • Honda-ն ներկայացրել է մոտոցիկլետ, որն օգտագործում է քամու էներգիա 12/23/2017
  • Նոր 3D-տպիչ սարքը ստեղծում է առարկաներ վայրկյանների ընթացքում 12/22/2017
  • mysql transaction
    MySQL գործարքի(transaction) կառավարման օպերատորներ 11/19/2016
  • MySQL Trigger
    MySQL տրիգերներ (Triggers) և իրադարձություններ(Events) 10/04/2016
  • Procedures and Functions
    MySQL ընթացակարգեր (procedures) և ֆունկցիաներ (functions) 08/31/2016
  • MYSQL View
    MySQL ներկայացումներ (VIEWS) 07/16/2016
  • WordPress -ի տեղադրումը .Net -ի վրա 03/16/2017
  • SEO խրվակներ WordPress-ի համար 04/25/2016
  • Ծանոթացում WordPress-ի կառավարակետի հետ (մաս 2) 02/24/2016
  • Ի՞նչ է CMS-ը 02/17/2016
© 2020 թ.  IT-Blog.am Բոլոր հեղինակային իրավունքները պաշտպանված են:

Սույն կայքում տեղադրված նյութերի հեղինակային իրավունքը պատկանում է բացառապես IT-Blog.am կայքի հեղինակներին և կայքում բոլոր հրապարակված նյութերն անհատական օգտագործման համար են։ Այս կայքում  հրապարակված նյութերի (մասնակի կամ ամբողջական) վերահրապարկումը տեղեկատվություն տարածող այլ միջոցներում (բացառությամբ սոցկայքերի) արգելված է։ Խախտում թույլ տված անձինք կենթարկվեն պատասխանատվության` օրենքով սահմանված կարգով։