Новости космоса
ВХОД РЕГИСТРАЦИЯ
Новые астрофото

1367

1799

2421
Смотреть все астрофото
Реклама на сайте
Astrolab.ru
AstroZona.ru
Новое видео космоса
NASA на Сатурне: Кассини 20.05.2017 6805 7
11 лет полета Кассини к Сатурну (Фото подборка) 19.05.2017 6890 5
Съемка таинственных голубых и красных вспышек в атмосфере Земли с борта МКС 10.02.2017 10793 7
Новое цветное видео «посадки» на поверхность Плутона от НАСА 22.01.2017 12640 7
Спуск Скиапарелли на Марс в реальном времени 27.10.2016 18152 7
Смотреть все видео космоса
События дня
Все события дня
Новые статьи
Планета 9: происхождение и основные параметры 17.08.2016 17922 7
Планета 9: возникновение гипотезы и альтернативные сценарии 17.08.2016 15741 8
«Марс 2020: Новый марсианский ровер НАСА» 14.08.2016 14896 8
Миссия «Юнона»: Часть II. Оснащение аппарата 19.07.2016 13588 5
Миссия «Юнона»: Часть I. Цели и задачи 18.07.2016 14020 5




Новости космоса  »  Февраль 2017 года

Нейронные сети помогают ученым получать четкие изображения из размытых снимков

Мощность телескопов, «рабочих лошадок» астрономов, ограничена размерами используемых в них линз или зеркал. Используя «нейронные сети», принцип, положенный в основу искусственного интеллекта, группа исследователей из Швейцарии теперь смогла перешагнуть этот предел, предлагая ученым получать самые четкие снимки, доступные при помощи оптической астрономии.

В новом исследовании группа ученых во главе с профессором Кевином Шавински (Kevin Schawinski) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха использовала новейшие принципы машинного обучения для создания алгоритма, способного распознавать на астрономических снимках образ галактики и восстанавливать из размытого изображения более четкое изображение. Так же, как и человеку, нейронной сети требуются образцы – в этом случае «размытый» и «четкий» снимки одной и той же галактики – чтобы обучиться распознаванию.

В системе, предложенной командой Шавински, используются две нейронные сети, «соревнующиеся» друг с другом, так называемые «генеративные состязательные сети» (generative adversarial network, или GAN) – принцип, который в последнее время набирает популярность в среде специалистов по нейронным сетям. Продолжительность всей программы обучения на высокопроизводительном компьютере занимает всего лишь несколько часов.

Обученные нейронные сети становятся способны распознавать и реконструировать детали, которые не могут быть разрешены при помощи телескопа – такие как звездообразовательные области, перемычки и пылевые полосы в галактиках.

Исследование опубликовано в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

24 февраля 2017 08:47:34 4243 5



Астрономический магазин


Приглашаем в магазин космических товаров. Наша продукция будет отличным подарком для тех, кто привык жить будущим, кому интересно все новое, для истинных романтиков и ценителей необычных вещей.

Подробнее

Комментарии

То есть выдаются уже обработанные снимки?


24-02-2017 Оценка:   +5

Меня больше интересует какой алгоритм они используют при этом?


24-02-2017 Оценка:   +5

"Фотошоп" level up?


24-02-2017 Оценка:   +5

То же самое что и человечьи домыслы. А вот интересно, как интерпретировать будут результаты, если разные нейро-сети, выдадут разные домыслы? А ежели ваще разные? Ну, т.е. при каждом разе, при обработке одной и той же картинки, в результате домыслов, кажный раз будет получаться картинка разная и неидентичная ни с одной предыдущей?


24-02-2017 Оценка:   +5

Это уже какой-то космической цензурой попахивает


24-02-2017 Оценка:   +5

@Так же, как и человеку, нейронной сети требуются образцы – в этом случае «размытый» и «четкий» снимки одной и той же галактики – чтобы обучиться распознаванию"
Ну вот они и будут распозновать "образцы".
Да, понаоткрывают галактик, нет на них ДехНазара, он бы им показал.


24-02-2017 Оценка:   +5

Вообще-то, здесь нет предмета для ёрничанья -- алгоритм вырабатывается на заведомо не обработанных снимках: берут, например, фото туманности Андромеды, сделанные на телескопах в 1 м и 10 м, и сравнивают, какие размытые участки на первом снимке соответствую вполне четким объектам на втором. И так проделывают те же операции с другими галактикам всех имеющихся типов в окрестностях СС. Получают вполне надежный алгоритм увеличения резкости изображений. И никаких фокусом, никакого фотошопа. Там еще, наверняка, используют не один, а сотни и тысячи снимков одного объекта, который хотят рассмотреть попристальней.
Не надо, подобно дикарям, грешить на колдовство белого человека, все гораздо проще, чем вам кажется. Но требует некоторого уровня знаний.


24-02-2017 Оценка:   +5
o53

Комментарий заблокирован


24-02-2017 Оценка:   +5

2-я и 4-я картинка - результат применения фильтров "фотошопа", не знаю чему обучился нейросеть на этих примерах, но будем посмотреть, как говорится.
П.С. Есть у меня некие сомнения, что имея в распоряжении только картинку низкого качества, нейросеть создаст реальное изображение ультра-HD.


24-02-2017 Оценка:   +5

dilettant, вы -- реинкарнация Станиславского! Уважаю.


25-02-2017 Оценка:   +5

"берут, например, фото туманности Андромеды, сделанные на телескопах в 1 м и 10 м, и сравнивают, какие размытые участки на первом снимке соответствую вполне четким объектам на втором. ... Получают вполне надежный алгоритм увеличения резкости изображений."
Ну да, получают..., для данной галактики, имея возможность сравнивать качественное с некачественным. Но как выше уже отметили, а если есть один снимок не качественный? Будете алгоритмизировать его Андромедовскими наработками?
Здесь может быть лишь один вариант, если наснимают с разных телескопов массу некачественных снимков, а потом выработают свой "алгоритм" для каждого конкретного случая, через сравнение их и нахождение "10 отличий" и последующей компоновки в одно синтезированное более качественное....


25-02-2017 Оценка:   +5

Исследователям стоит пообщаться с парнями из Гугл, они там тоже придумали алгоритм для восстановления изображений. Т.е. фото лица 8х8 пикселей восстанавливают до вполне узнаваемого изображения - 64х64 пикселя. Может пригодиться и для галактик.


25-02-2017 Оценка:   +5

Otzzi, а разве это не одни и теже парни? :-D


25-02-2017 Оценка:   +5

Та же самая метода, что была применена для выделения якобы гравволн на LIGO, только в другом флаконе: создать компьютерную модель того, что надо выделить, и даже во многих тысячах вариантов, а потом "дегенеративные состязательные сети" пусть выделяют и рисуют из размытого изображения то, что надо.
Только наблюдения, только фактический материал помогут выйти науке из тупиков, а не моделирование.
"Как только наблюдения становятся достаточно точными, у теоретиков возникают проблемы". И решать их надо только на основе наблюдений, а не моделирования.


25-02-2017 Оценка:   +5

geolux, а если достаточно точные наблюдения невозможны из-за естественных физических ограничений? Не помню кто, но кто-то мне тут весьма толково разъяснил, что невозможно получить качественные изображения объектов, находящихся ближе к границе видимой Вселенной, чем к нам, сколько ни увеличивай площадь и точность поверхности астрономических инструментов.


25-02-2017 Оценка:   +5

Ну это лишь мнение одного того, кто вам это объяснил. А завтра измерят и увидят, зателескопируют более качественную картинку. Накройняк, прилетят зелёные лупоглазые и продвинут нас "качественности" понимания и видения вселенной.


25-02-2017 Оценка:   +5

dr_ovosek , а если точные наблюдения невозможны пока, то и не надо выдумывать подробности, которых никто не видел. Именно по этой причине современная космология имеет в фундаменте надуманные, не обоснованные физически ничем, теории и псевдосущности, заведшие её этими окольными тропами в глухие тупики. Уж очень не любят современные учёные признавать, что не знают чего-то; отсюда происходят многие недоразумения в теоретической науке (многие псевдознания - многие печали).
"ближе к границе видимой вселенной, чем к нам" - что-то отдаёт пессимизмом. Нам ежедневно сообщают об открытии самых ранних галактик практически на границе видимой вселенной (если сферу Хаббла за неё считать), и с подробностями, необходимыми для подтверждения теории БВ ;-)))) . Так что качественные изображения - понятие растяжимое.


25-02-2017 Оценка:   +5

geolux, я только за, чтобы точка зрения о физических пределах наблюдательной астрономии оказалась ошибочной! :-) Но все-таки, очень рассчитываю на помощь корректирующей математики в обработке изображений. В конце концов, используют же ее для отсева атмосферных искажений в изображениях, получаемых на наземных телескопах.


25-02-2017 Оценка:   +5

Телескопы по отдельности и телескопы связанные нейронной сетью.Возможно,у телескопов бывает напдыв информации и пока принимается одна информация,пролетает другая.А,при наличии нейронных сетей нет потери информации,телескопы её скидывают и свободны для принятия информации всегда.Поэтому более качественные фото.Я так представляю.


25-02-2017 Оценка:   +5

А может не представлять, а познакомиться как работают телескопы? Ну в крайнем случае спросить у местных обсуждальщиков, наверняка кто-то вам компетентно разжуёт подробненько, как телескоп переваривает информацию.


26-02-2017 Оценка:   +5

"... её скидывают и свободны для принятия информации ..."
т.е. информация застревает в телескопах? Это очень интересно, как такое можно представить?


26-02-2017 Оценка:   +5
o53

ОМГ, Елена, то, что называется "нейронная сеть" - это не локальная сеть между телескопами, а просто алгоритм обработки фотографий.


26-02-2017 Оценка:   +5

o, Вам известно, что О (так и звучит) по японски - Царь?


27-02-2017 Оценка:   +5
o53

Otzzi , мне это было неизвестно, но это многое объясняет)) Это 3-й аккаунт на этом сайте, до этого 2 были потеряны пароли и отказывались восстонавливаться по-какой-то причине через почту. С этим таких проблем нет, хотя ник был выбран по причине безысходности восстановления паролей)


28-02-2017 Оценка:   +5

Ладно, до кучи, а Царица - Ёоо (звук), опять же по ихнему :-)


28-02-2017 Оценка:   +5

Добавить свой отзыв

Для добавления комментария необходимо зарегистрироваться, а затем войти на сайт используя свой логин и пароль.

Если Вы уже зарегистрировались, но забыли пароль - воспользуйтесь нашим разделом восстановления пароля.

Последние новости космоса

Крупнейший астероид пролетит очень близко к Земле 1 сентября, сообщает НАСА 19.08.2017 17:48 735 9.5
Астрофизики предсказывают слияние пар белых карликов в экзотическую звезду 19.08.2017 09:34 1033 9.66
Астрофизики объясняют таинственное поведение космических лучей 19.08.2017 09:05 852 9.28
Подводя итоги: Плановые работы космонавтов России в космосе завершены успешно 18.08.2017 19:32 711 9.54
Ученые обнаружили белого карлика, который «сбежал» после взрыва сверхновой 18.08.2017 17:43 1126 9.56
Космонавты выпускают с борта МКС спутник, напечатанный на 3-D принтере 18.08.2017 09:56 901 9.44
В системе близлежащей звезды может находиться неоткрытая землеподобная планета 18.08.2017 09:31 1814 9.8
Красный сверхгигант Антарес "раздувается" под действием неизвестной силы 18.08.2017 09:07 2662 9.87
Сверхмассивные черные дыры «поедают космических медуз» 17.08.2017 09:32 2313 9.82
Радиореликт открыт в скоплении галактик небольшой массы 17.08.2017 08:58 1277 9.64
Космический корабль Dragon доставляет к МКС научные эксперименты 17.08.2017 08:17 1138 9.68
Залежи воды обнаружены на Марсе там, где «не положено» - в экваториальной части 16.08.2017 17:39 2947 9.81
Подготовка Восточного к предстоящим запускам идет по плану, сказал Рогозин 16.08.2017 15:06 1144 9.16
Космическая гравитационная линза позволяет подробно разглядеть джеты черной дыры 16.08.2017 09:58 2293 9.76
НАСА рассматривает возможность запуска нового Кубсата для изучения Венеры 16.08.2017 09:23 1901 8.33
Ученые предлагают новую модель «космической паутины» 16.08.2017 08:56 3393 9.34
Астрономы глубже проникают в природу далекой звезды, яркой в ультрафиолете 15.08.2017 09:58 1463 9.5
Планет, вращающихся синхронно со звездой, оказалось больше, чем считалось 15.08.2017 09:21 1793 9.8
Астрономы запечатлели сверхновую на раннем этапе ее развития 15.08.2017 08:51 2347 9.83
Наноспутник «Томск-ТПУ-120» российские космонавты выведут в космос 17 августа 14.08.2017 23:56 1297 9.7
Запуски РН «Зенит» с плавучего космодрома возобновятся до 2023 года 14.08.2017 23:00 1219 8.88
Человечество может быть первой разумной цивилизацией, предположили ученые 14.08.2017 16:40 4616 9.83
«Хаббл» наблюдает две галактики, которые «выжили» после столкновения 14.08.2017 14:55 1972 9.37
Космический «грузовик» Dragon стартует сегодня к МКС во Флориде, сообщает НАСА 14.08.2017 12:56 1089 9.28
Планетная система звезды TRAPPIST-1 оказалась старше Солнечной системы 14.08.2017 09:52 2706 8.88
НОВОСТИ КОСМОСА АСТРОФОТО ВИДЕО КОСМОСА СТАТЬИ ОБЩЕНИЕ АРХИВ СОБЫТИЯ ДНЯ ИНФОРМЕР КОНТАКТЫ