Разработан способ обнаружения аномалий в астрономических данных

Группа из четырех алгоритмов машинного обучения проанализировала 2,25 миллиона переменных объектов в каталоге переменных источников Zwicky Transient Facility, из которых было выделено 277 кандидатов в аномалии. 23 объекта из них были обнаружены впервые, 66 оказались известными каталогизированными источниками. Эти две категории представляют потенциальный интерес для дальнейших исследований. Также было обнаружено 188 артефактов первичной обработки изображений. Они мешают анализу кривых блеска источников, заставляя машинные алгоритмы ошибочно думать, что перед ними реальный объект. Однако, по словам ученых, среди обнаруженных объектов не астрофизической природы переменности встретились и довольно курьезные случаи, например резко возросший блеск одного из объектов оказался всего лишь случайным наложением известного астероида Барселона на звезду фона.

• 15:00 Хочу завещать все имущество коту. Как это сделать с помощью Web3-инструментов 
• 14:35 В России создали ИИ-систему для выявления сговора в госторгах
• 14:09 Эко-проект токенизировал деревья в Узбекистане
• 13:55 Исследование: представители бизнеса недостаточно осведомлены о криптовалютах
• 13:06 Автор мема Chill guy пригрозил судом создателям токенов
• 12:22 ЦБ РФ выпустил доклад об RWA-рынке
• 11:16 Биткоин растет из-за досрочной отставки
• 11:01 MicroStrategy завершила размещение долга на сумму 3 миллиарда долларов