Дом
Большая модель Tsinghua Xingyan соперничает с телескопом Джеймса Уэбба в раскрытии тайн ранней Вселенной

Домашняя модель искусственного интеллекта преодолевает ограничения глубины наблюдений в астрономии
Человеческий зрительный опыт долгое время сталкивался с ограничениями при наблюдении за обширной Вселенной. Даже такие передовые инструменты, как космический телескоп «Джеймс Уэбб», испытывают трудности с обнаружением слабых сигналов ранней Вселенной на фоне шума. Недавний прорыв, достигнутый командой академика Дай Цюнхая из отделения автоматики и доцента Цай Чжэна из отделения астрономии Университета Цинхуа, меняет эту ситуацию. Разработанная ими модель улучшения астрономических наблюдений на основе искусственного интеллекта под названием «Синъянь» позволяет преодолевать трудности с восстановлением фотонов при крайне низком соотношении сигнала к шуму, что является значительным шагом вперед в плане глубины наблюдений.
Насколько эффективна эта домашняя «черная технология»? Экспериментальные данные показывают, что модель «Синъянь» увеличила глубину обнаружения сигналов космическим телескопом «Джеймс Уэбб» на одну величину и повысила точность обнаружения на 1,6 величины. В астрономии такие небольшие улучшения позволяют захватывать свет более далеких и тусклых звезд. С помощью этого инструмента команда обнаружила более 160 потенциальных галактик с высоким красным смещением из ранней Вселенной в данных телескопа «Джеймс Уэбб» — в три раза больше, чем количество предыдущих открытий.
Эти новые галактики образовались в период «космического рассвета», примерно 200–500 миллионов лет после Большого взрыва. Они представляют собой первые вспышки света в младенчестве Вселенной и предоставляют бесценные данные для понимания происхождения всего сущего.
Технически главным препятствием в астрономических наблюдениях является шум. Яркий фон неба и тепловое излучение телескопа создают плотный «туман», скрывающий слабый свет звезд. Секрет модели «Синъянь» заключается в преобразовании плоского изображения глубокого космоса в трехмерное пространство, связанное со временем и пространством. С помощью уникального механизма фильтрации, адаптированного к изменениям яркости, модель чисто разделяет шум от целевых сигналов. Этот подход, напоминающий «рассеивание тумана, чтобы увидеть голубое небо», не только позволяет с высокой точностью восстанавливать сигналы, но и переопределяет границы исследований глубокого космоса.
Результаты исследований были опубликованы в престижном журнале «Science». Это достижение является не только победой интеграции глубоких технологий искусственного интеллекта с фундаментальными науками, но и важной вехой для китайских исследовательских команд, изучающих Вселенную. По мере расширения применения модели «Синъянь», самые глубокие тайны Вселенной могут стать известными быстрее, чем когда-либо ранее.
Связанная статья
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Домашняя модель искусственного интеллекта преодолевает ограничения глубины наблюдений в астрономии
Человеческий зрительный опыт долгое время сталкивался с ограничениями при наблюдении за обширной Вселенной. Даже такие передовые инструменты, как космический телескоп «Джеймс Уэбб», испытывают трудности с обнаружением слабых сигналов ранней Вселенной на фоне шума. Недавний прорыв, достигнутый командой академика Дай Цюнхая из отделения автоматики и доцента Цай Чжэна из отделения астрономии Университета Цинхуа, меняет эту ситуацию. Разработанная ими модель улучшения астрономических наблюдений на основе искусственного интеллекта под названием
Насколько эффективна эта домашняя «черная технология»? Экспериментальные данные показывают, что модель «Синъянь» увеличила глубину обнаружения сигналов космическим телескопом «Джеймс Уэбб» на одну величину и повысила точность обнаружения на 1,6 величины. В астрономии такие небольшие улучшения позволяют захватывать свет более далеких и тусклых звезд. С помощью этого инструмента команда обнаружила более 160 потенциальных галактик с высоким красным смещением из ранней Вселенной в данных телескопа «Джеймс Уэбб» — в три раза больше, чем количество предыдущих открытий.
Эти новые галактики образовались в период «космического рассвета», примерно 200–500 миллионов лет после Большого взрыва. Они представляют собой первые вспышки света в младенчестве Вселенной и предоставляют бесценные данные для понимания происхождения всего сущего.
Технически главным препятствием в астрономических наблюдениях является шум. Яркий фон неба и тепловое излучение телескопа создают плотный «туман», скрывающий слабый свет звезд. Секрет модели «Синъянь» заключается в преобразовании плоского изображения глубокого космоса в трехмерное пространство, связанное со временем и пространством. С помощью уникального механизма фильтрации, адаптированного к изменениям яркости, модель чисто разделяет шум от целевых сигналов. Этот подход, напоминающий «рассеивание тумана, чтобы увидеть голубое небо», не только позволяет с высокой точностью восстанавливать сигналы, но и переопределяет границы исследований глубокого космоса.
Результаты исследований были опубликованы в престижном журнале «Science». Это достижение является не только победой интеграции глубоких технологий искусственного интеллекта с фундаментальными науками, но и важной вехой для китайских исследовательских команд, изучающих Вселенную. По мере расширения применения модели «Синъянь», самые глубокие тайны Вселенной могут стать известными быстрее, чем когда-либо ранее.
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо











