Лекция «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную»
Последние десятилетия объёмы астрофизических данных растут экспоненциальным темпом, резко опережая рост числа астрофизиков. Для того, чтобы справиться с таким потоком информации, привлекаются всё новые методы обработки данных: современная статистика, фильтрация данных в реальном времени, привлечение волонтеров и, наконец, методы машинного обучения. Машинное обучение уже проникло в астрофизику на всех этапах работы с данными: от планирования наблюдений телескопом до обработки кадров, снятых им, от поиска планет у других звёзд до поиска гравитационно-волновых сигналов сливающихся чёрных дыр, от построения карты видимой части Вселенной до проведения численного моделирования её эволюции. Вы узнаете о том, какие загадки космоса машинное обучение уже помогло решить и что ещё оно поможет нам узнать о планетах, звёздах, галактиках и Вселенной.
Лектор — Константин Маланчев, доцент Факультета физики НИУ ВШЭ, преподаватель проекта Data Culture.
Время: 19:00
Вход свободный!