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.

• 19:29 Dogecoin обгоняет рыночную капитализацию Porsche
• 14:33 Тестировщики слили в сеть Sora от OpenAI
• 14:28 Эксперты подсчитали долю публичных компаний с биткоин-стратегией
• 14:19 Джессика Дэвис: Экстремисты станут чаще использовать криптовалюты
• 14:00 Мы можем масштабировать. Как финансовые пирамиды стали «крипто»
• 13:35 Полковника СБУ посадили на 10 лет за вымогательство у майнеров-нелегалов
• 13:13 В Trezor сообщили о 600% скачке спроса на аппаратные кошельки
• 13:08 Капитализация компании MicroStrategy рухнула на $30 млрд за четыре дня