Кажется, наступает момент соединения двух едва ли не самых бурно развивающихся областей науки: астрофизики и нейронаук. Если быть точным, то нейросети начали приспосабливать для астрономических нужд. И одной из первых ласточек в этом направлении должна стать программа RobERt, которая должна определить атмосферы планет у других звёзд. Статья о разработке опубликована в The Astrophysical Journal.
Планета Земля, «раскрашенная» нейросетью в стиле Моне. Фото UCL
Как вы понимаете, название, которое дали программе её автор, Инго Вальдманн (Ingo Waldmann) из Университетского колледжа в Лондоне — аббревиатура. «RobERt» означает Robotic Exoplanet Recognition, то есть — «роботическое планетное распознавание».
Нейросеть RobERt относится к категории так называемых глубоких сетей доверия (Deep Belief Network), которые состоят из связанных друг с другом скрытых слоёв «нейронов» между слоем «вход» и слоем «выход». В RobERt таких слоёв три. Первый, в 500 «нейронов» отфильтровывает входящую информацию о спектре планетной системы, второй, в 200 «нейронов» уточняет информацию, третий в 50 «нейронов» определяет, какие газы находятся в атмосфере экзопланеты.
Для тренировки автор смоделировал 85750 спектров экзопланет пяти известных типов. В конце тренировочного процесса точность распознавания состава атмосфер составила 99.7 процентов, при этом, по словам Вальдманна, программа оказалась устойчивой к шумам, слабому сигналу и ограниченному диапазону принятых волн.
RobERt предполагается использовать для обработки данных телескопов будущего, которые смогут получать массово спектры экзопланет. В первую очередь это относится к космическому телескопу Джеймса Вебба с 6-метровым зеркалом, запуск которого только что перенесли на 2020 год.
Текст: Алексей Паевский
DREAMING OF ATMOSPHERES
I. P. Waldmann
The Astrophysical Journal, Volume 820, Number 2
Читайте материалы нашего сайта в Facebook, ВКонтакте и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.
