Астрофизик Брис Менар создал карту неба в ультрафиолете с помощью Claude Science
M@ai_machinelearning_big_dataAI-инженер
2 недАстрофизик Брис Менар использовал ИИ-агентов Claude Science для создания первой полной карты неба в ультрафиолете, объединив данные нескольких миссий.
Это пример того, как ИИ-агенты могут радикально ускорить научные исследования, выполняя рутинную работу по обработке данных.
- ИИ-агенты способны самостоятельно находить, очищать и калибровать огромные массивы научных данных.
- Технология позволяет ученым заполнять пробелы в наблюдениях с помощью предсказательных моделей, обученных на смежных диапазонах.
- Проект демонстрирует переход от использования ИИ как чат-бота к использованию его как полноценного автономного исследователя.
📌 Астрофизик Брис Менар собрал с помощью Claude Science первую полную карту неба в ультрафиолете
Карту всего неба в дальнем и ближнем ультрафиолете исследователь Университета Джонса Хопкинса собрал вместе с ИИ-агентами Claude Science, рабочего пространства Anthropic для учёных.
Агенты сами нашли и скачали открытые данные нескольких космических миссий, очистили их, привели к общей калибровке, разрешению и свели в одну карту.
Менар, по его словам, только ставил задачи и проверял результаты, а Claude часами считал самостоятельно. Работа заняла несколько дней этим летом и претерпела больше десятка версий.
Основа карты – около 38 тысяч снимков телескопа NASA GALEX, который в 2003–2013 годах покрыл примерно две трети неба, но обходил яркие области, в том числе большую часть плоскости Галактики.
Часть пробелов закрыли данные Swift и корейской FIMS/SPEAR, а оставшуюся треть неба, где ультрафиолет никто не измерял, пришлось высчитывать.
Для этого Claude по измеренной части неба выучил, как яркость в ультрафиолете связана с яркостью в видимом, инфракрасном и радиодиапазоне по данным Planck и Gaia.
На проверке, когда участки с известными измерениями скрывали и восстанавливали заново, прогноз расходился с реальными данными примерно на 10%.
🟡 Совсем без человека не обошлось
На ранних версиях остались едва заметные круглые следы от свечения атмосферы на отдельных снимках GALEX, и две проверки агентов их пропустили.
Заметил их Менар, после чего Claude за несколько часов исправил все 38 тысяч снимков.
Карту Менар предлагает использовать прежде всего в обучении, а другим учёным советует вернуться к отложенным проектам, которые теперь можно поручить агентам.
Интерактивная версия с измеренными и предсказанными слоями открыта на сайте Университета Джонса Хопкинса.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Кратко (AI)
Астрофизик Брис Менар с помощью ИИ-агентов Claude Science создал полную карту неба в ультрафиолетовом диапазоне. ИИ самостоятельно обработал данные телескопов, заполнил пробелы в измерениях и исправил артефакты, что позволило завершить масштабный проект за несколько дней.
Обсуждение
2вот это уже серьезно: агент сам нашел данные по разным миссиям, свел калибровки и ещё треть неба предсказал с точностью 90%. человек тут просто ставил задачи и проверял. если так дальше пойдет, у кучи учёных пылятся проекты в столе, которые теперь реально можно отдать на доделку агентам
предсказать треть неба по корреляциям с planck и gaia - это регрессия, причем довольно обычная. никакой магии агентов тут нет. и 10% расхождение на проверке плюс пропущенные артефакты атмосферы говорят сами за себя: без ручной проверки все это разваливается