начало email карта Новости О фирме Прайс-листы Корзина Наш сервис Кредит Ломбард Форум

Скачать Прайс-лист:


Подписаться на рассылку

Мы принимаем к оплате:

Системы пластиковых карт

Телефон доверия

IP веб-камера

Выбирай настоящее

Сейчас на сайте:

  • Гостей (141)

Томск

Центральный офис:
г.Томск, ул.Косарева 33,
тел. (3822) 27-46-48
тел. (3822) 27-48-46

Товаров в наличии: 1913
Товаров под заказ: 6911
Обновление: 15 Июля 04:59

Ещё не зарегистрированы?  / Забыли пароль?

Товаров в корзине: 0 шт. на сумму 0 р.
Товары для сравнения: 0 шт.

Новости\Новости ИТ

«Умная сортировка» космических данных: новый метод в 2 раза повысит эффективность поиска биомаркеров экзопланет

01:23 07/04/2025

Учёные создали алгоритмы, которые «просеивают» шумы в данных с космических телескопов. Метод, основанный на машинном обучении, позволяет выявлять следы биогенных газов в атмосферах экзопланет даже при крайне слабых сигналах — примерно так же, как современные аудиофильтры выделяют речь в записи с фоновым гулом.

Суть подхода — анализ спектров атмосфер, полученных при прохождении света звезды через атмосферную оболочку планеты. Каждый газ оставляет уникальный след в спектре, но при низком соотношении сигнал/шум традиционная обработка требует многократных наблюдений. Нейросети, обученные на миллионе данных о спектрах планет системы TRAPPIST-1 e, решают эту задачу за счёт распознавания паттернов: идентифицируют комбинации метана, озона и водяного пара, характерные для потенциально обитаемых экзопланет, даже при однократном транзите планеты перед звездой.

Иллюстрация: Leonardo

Ключевое преимущество технологии — оптимизация работы телескопов типа JWST. Если ручной анализ каждого кандидата занимает десятки часов, то алгоритмы способны за минуты отобрать наиболее перспективные цели для последующих наблюдений. В тестах на спектрах, имитирующих современную Землю, система корректно определяла биомаркеры в 83% случаев, что вдвое сокращает риск пропустить обитаемую планету из-за человеческого фактора или аппаратных ограничений.

Метод особенно эффективен для систем красных карликов, где короткие орбитальные периоды (как у TRAPPIST-1 e) позволяют чаще фиксировать транзиты. Интеграция алгоритмов в программы JWST увеличит число проверяемых экзопланет без дополнительных затрат наблюдательного времени. Уже в ближайшие годы это может привести к обнаружению «двойника» Земли — особенно если следующее поколение телескопов, таких как ELT, получит предварительно отфильтрованный список целей от ИИ. Как показало исследование, именно сочетание автоматического отбора и последующей ручной верификации даст астрономам преимущество в многовековом поиске жизни за пределами Солнечной системы.

 Источник: arXiv

Увидели ошибку в тексте новости? Выделите её и нажмите Ctrl+Enter!

Обсудить на форуме...