jwst.
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)
