ニューラルネットワークは、太陽系外惑星の大気の組成を決定します

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Anonim
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ロンドン大学ユニバーシティカレッジの科学者は、太陽系外惑星の大気組成を決定するのに役立つニューラルネットワークを作成しました。この開発は、ノッティンガムで開催された全国天文会議で発表されます。これは、以前にThe AstrophysicalJournalによって発行された科学者による記事です。

RobERtニューラルネットワーク(Robotic Exoplanet Recognition)のタスクは、遠方の惑星系からの放射線に関するデータをフィルターで除去し、スペクトルから惑星の大気中のガスに関する情報を取得することです。

ニューラルネットワークはディープトラストネットワークDBNのクラスに属し、3つの隠れ層で構成されます(隠れ層は入力層と出力層の間にあります)-500ニューロンの最初の層で、入力情報が提供され、フィルタリングして送信します次のレイヤー。 200個のニューロンの2番目の層は、データをさらに改良して最後の層に転送します。最後の層は、惑星の大気中に存在するガスを最終的に決定します。

RobERtを訓練するために、天体物理学者は、GJ1214b(潜在的な海洋惑星)やWASP-12(最も熱い木星の1つ)などの5種類の太陽系外惑星で観測された85,750のシミュレートされたスペクトルを使用しました。各スペクトルには、H2OやCH4などの1種類のガスの存在の痕跡が含まれており、ニューラルネットワークはそれがどのガスであるかを判断する必要がありました。

ニューラルネットワークは、99.7%の認識精度を達成することができました。 「RobERtは、ノイズ、限られた波長範囲、ガス混合物などの要因を考慮に入れることを学びました。入力データが限られた波長範囲で構成されている場合でも、混合雰囲気中の水やメタンなどの成分を高い確率で検出できます」と論文の著者はコメントしています。

さらに、RobERtは、「反対方向」のDeep Dreamアルゴリズムと同様に機能し、特定のガスに対応できるスペクトルを独立して生成できます。科学者によると、これは不完全な情報でガスの存在を決定する必要があるときに役立つ可能性があります。そのような場合、人工知能はギャップを埋めることができます。

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