Конец эпохи ESI: Открытие Закона Критической Плотности и пересмотр списка обитаемых миров на основе ExoLogica AI
Десятилетиями астрономия искала жизнь, глядя во Вселенную через узкую «замочную скважину» радиусов и равновесных температур. Индекс подобия Земле (ESI — Earth Similarity Index) долгие годы оставался Святым Граалем экзобиологии: если планета имеет размер, близкий к нашему, и находится в так называемой «зоне Златовласки» (где вода может существовать в жидком виде), пресса и космические агентства радостно объявляли ее очередной «Землей 2.0».Но природа оказалась куда сложнее и безжалостнее. Опираясь на данные нашего 14-ступенчатого астрофизического симулятора ExoLogica AI
Симулятор JWST на Python: как критика Хабра заставила выучить астрофизику и почему мы сделаем открытие раньше NASA
Некоторое время назад я опубликовал статью о том, как написал ML-скрипт для поиска потенциально обитаемых экзопланет. Я был воодушевлен результатами (алгоритм бодро находил кандидатов), но в комментариях меня ждал холодный душ.Пользователь Quiensabe выдал жесткий, но абсолютно справедливый комментарий: "Где валидация в условиях distribution shift? Как ведет себя модель без зашитых физических лимитов (ablation study)? Где калибровка 95% интервалов, чтобы они не были просто декорацией?".
Как мы сломали индекс обитаемости экзопланет: Парадокс ESI, Physics-Informed ML и 9600 фейковых «Земель»
В прошлой нашей статье мы рассказывали, как написали программу ExoLogica AI для анализа экзопланет, и неосторожно бросили фразу: «Машинное обучение без законов физики — это просто генератор случайных чисел».В комментариях Senior Data Scientist'ы совершенно справедливо разнесли нас за терминологию. Нам объяснили, что ML не генерирует энтропию, а строит вероятностные распределения. И что проблема нашей базовой модели заключалась не в «случайности», а в отсутствии правильного физического индуктивного смещения (inductive bias)
Космос из школьного кабинета: Как мы научили ИИ законам Кеплера после «разноса» от ученых
Существует стереотип, что современная наука об экзопланетах — это прерогатива NASA, ESA и ученых с миллионными грантами. Мы — команда обычных школьников и наш наставник — решили доказать, что для открытия новых миров достаточно ноутбука, Python и понимания того, что Машинное Обучение (ML) без физики — это просто генератор случайных чисел.Это история проекта ExoLogica AI. Путь от сокрушительного провала на республиканской конференции до создания гибридного интеллекта, который видит то, что иногда пропускают профессиональные телескопы.1. Провал ExoScan: Почему «черный ящик» не работает в космосе
Планеты-изгои, газовые гиганты и земные близнецы: Путеводитель по экзопланетам
Экзопланеты... Удивительные планеты, которых можно назвать близнецом земли, я недавно захотел разобраться в этом глубже чем знаю обычно, то есть поверхно и хочу поделиться своими знаниями с вами. Экзопланета с греческого переводится планета вне, можно интерпретировать как внешняя планета, мне так удобнее, ха-ха. Есть несколько типов экзопланет:1. Газовые гиганты: крупные планеты, состоящие преимущественно из водорода и гелия.
