출처 : http://jp.techcrunch.com/2018/03/09/2018-03-08-discover-your-own-planets-google-style-with-astronet/
기억하고 계신다고 생각하지만, 작년 12 월에 Nasa의 데이터와 Google Brain 두뇌 능력을 사용하는 기계 학습을 통해 두 개의 새로운 행성을 발견했다 . 당신이 그와 같은 일을하고 싶다면, 그 시스템을 만든 팀이 오늘 (미국 시간 3/8) 그 천문학적 위업 달성에 사용 된 AstroNet 라는 프로그램의 코드를 선보인 때문에 시도 보면 어떨까.
NASA의 Kepler 우주 망원경은 은하계를 몇 년에 걸쳐 검사하고 행성 크기의 개체 별의 전면에 있고, 거기 만 흐려지고있는 곳 (위 그림)을 관찰했다.
데이터 세트는 기계 학습 시스템에 훌륭한 놀이터이다. 양이 방대하고 노이즈도 많기 때문에 미묘한 변이를 단순한 통계 학적 방법이나 인간에 의한 조사에서는 찾을 수 없다. 이러한 데이터의 수렁에서 재미있는 결과를 얻기 위해서는 회선 식 신경망이 완벽한 도구였다.
그러나 예에 따라 AI는 인간이 한 선례를 따라야한다. 그 신경망은 이미 라벨이 붙어있어 행성 또는 비 행성을 검증 된 수천 Kepler의 스캔 데이터에서 훈련되었다. 이 훈련 된 모델이 Kepler-90i와 Kepler-80g의 발견에 공헌했다.
연구자들에 따르면, 프로젝트의 소스를 공개함으로써 그것을 더욱 정확 연구가 더 빠른 속도로 진행되고, 또한 새로운 데이터 세트도 도입 할 수 있다고 기대된다. 문서를 읽고 코드를 포크하고 싶은 사람은 GitHub에 가보자.