Новости

Разработан новый эмулятор радиационного переноса на основе архитектуры трансформеров, который ускоряет расчеты атмосфер экзопланет в 100 раз по сравнению с традиционными методами, сохраняя высокую точность.

Австралийские исследователи разработали ИИ-алгоритм, который исправляет размытость изображений, получаемых с помощью телескопа Джеймса Уэбба. Это решение значительно улучшает качество научных данных без необходимости отправки астронавтов в космос.

С 4 по 5 октября 2025 года NASA и 14 партнеров по космическим агентствам проведут Международный хакатон Space Apps Challenge, где участники смогут разрабатывать проекты на основе открытых данных NASA для решения актуальных задач.

Новая работа исследует атмосферные параметры и химические составы солнечных аналогов с помощью нейронных сетей, выявляя уникальные характеристики Солнца и возможные подгруппы среди звезд.

Швейцарские исследователи разработали модель ИИ, способную выявлять потенциально обитаемые планеты, которые остаются незамеченными. Алгоритм обнаружил 44 звездные системы, где могут находиться Землеподобные экзопланеты.

Ученые из Университета Берна разработали модель машинного обучения, которая предсказывает наличие землеподобных планет в обитаемых зонах звезд, что может значительно ускорить поиск потенциально обитаемых миров.

Ян Лян, новый исследователь из Йельского университета, разработала ИИ-систему Æstra для анализа данных о звездах и поиска экзопланет, что может значительно упростить процесс обнаружения планет, похожих на Землю.

Новая методика машинного обучения позволяет более точно предсказывать скорость потери массы атмосфер экзопланет, что открывает новые горизонты для изучения их эволюции и характеристик.

NASA объявила о запуске нового проекта, который направлен на изучение экзопланет и поиска потенциально обитаемых миров. Исследования будут сосредоточены на анализе атмосферы и климатических условий этих планет.

NASA объявила о запуске нового проекта по исследованию экзопланет, который будет использовать передовые технологии для поиска потенциально обитаемых миров за пределами нашей Солнечной системы.

Исследование показывает, как новые алгоритмы машинного обучения могут помочь в оценке массы экзопланет, даже когда данные неполные.

Новый подход с использованием ИИ позволяет оптимизировать анализ атмосфер экзопланет, открывая новые горизонты в астрономии.