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AstroArts Topics

機械学習

観測データと機械学習の組み合わせでガンマ線バーストの距離測定精度が大幅向上

恒星・銀河
2024/07/16
科学衛星による観測データと複数の機械学習モデルを組み合わせた、ガンマ線バーストの高精度な距離測定法が開発された。

機械学習が導き出したブラックホールの成長史

恒星・銀河
2022/12/22
銀河の中心にある超大質量ブラックホールの成長は、銀河本体の成長と同じ時期であるという数十年来の仮説が、機械学習によって裏付けられた。

複数天体を巡る探査機の軌道を機械学習で設計

太陽系
2022/07/28
複数個の小惑星や彗星を探査機で巡る軌道を見つけるには膨大な計算量が必要だが、専門家の「経験」をモデル化した機械学習で計算を大幅に短縮する手法が考案された。

10万時間の宇宙シミュレーションを機械学習で数秒に

恒星・銀河
2022/06/02
機械学習技術によって、宇宙の大規模な物質分布を正確かつ高速に再現する新しい数値計算手法が開発された。

火星のダストストームを深層学習で自動検出する方法

太陽系
2022/02/15
過去の気象データを深層学習することで、火星で発生する局所的なダストストームを自動検出する方法が開発された。

渦巻銀河を人工知能で分類

恒星・銀河
2020/08/14
すばる望遠鏡が撮影した56万個もの銀河について、渦巻きの有無およびその渦巻きが右巻きか左巻きかを人工知能で判定する試みが成功した。

宇宙の大規模構造の複雑な統計パターンを高速予言、人工知能ツール「ダークエミュレータ」

恒星・銀河
2020/02/12
宇宙の構造形成シミュレーションを元に構築された大規模なデータベースを学習した、人工知能フレームワーク「ダークエミュレータ」が開発された。任意の宇宙モデルにおける宇宙の大規模構造の観測量を正確かつ高速に予言でき、実観測データから宇宙の根源的な情報を素早く引き出すことが可能となる。

深層学習モデルで宇宙構造の形成過程をすばやく正確にシミュレーション

恒星・銀河
2019/08/30
米国、カナダ、日本の国際研究チームが、人工知能技術を駆使して宇宙の複雑な3次元シミュレーションのモデルを作り上げることに初めて成功した。このモデルでは、宇宙の大規模構造が作られる過程を従来よりも正確かつ効率的に模倣することができる。