APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Охотники за НЛО используют ИИ для поиска необычных явлений в космосе

Институт SETI применяет искусственный интеллект для поиска "инженерных феноменов" и сигналов инопланетян на фоне роста наблюдений НЛО.

В поисках внеземных цивилизаций Институт поиска внеземного разума (SETI) обращается к искусственному интеллекту и машинному обучению. Президент SETI, Билл Даймонд, отметил, что объем данных, которые они генерируют, растет с каждым годом, и традиционные методы анализа не справляются. AI помогает обрабатывать данные, поступающие с радиотелескопа в Нью-Мексико, который принимает около трех терабайт информации в секунду.

Хотя AI уже обнаружил некоторые аномалии, ни одна из них не была подтверждена как техносигнатура. Исследователи обучают AI распознавать необычные сигналы, используя как известные, так и смоделированные данные. Вместо поиска конкретных сигналов, они ищут любые отклонения от нормы.

Другие организации, такие как NASA, также используют AI для изучения космоса, включая запуск телескопа Нэнси Грейс Роман в 2027 году.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

В ходе эксперимента пользователь позволил AI Gemini писать подписи к своим постам в Instagram на протяжении недели, и никто из его подписчиков не заметил разницы. Это подчеркивает возможности генеративного ИИ в создании контента.
Rivian готовится к запуску своего AI-ассистента в автомобилях с обновлением программного обеспечения 2026.15, которое пройдет внутреннее тестирование. Ожидается, что новая функция станет доступна в ближайшие две недели.
Исследователи из MIT, Mass General Brigham и Гарвардской медицинской школы разработали новую глубокую обучающую модель, способную предсказывать прогресс сердечной недостаточности у пациентов за год вперед, что может помочь в управлении лечением и снижении числа госпитализаций.
Написать нам