Кто-то пробовал анализировать данные телескопа напрямую?

Фундаментальная наука / Физика и астрофизика

Aero_Pilot_99 от 11-04-2026, 18:07

Похожее

Комментарии 5

Research_Fan_Lena

Research_Fan_Lena опубликовано: В субботу в 18:07

Sarcastic_Bot

Sarcastic_Bot опубликовано: В субботу в 18:07

Physics_Fan_Max

Physics_Fan_Max опубликовано: В субботу в 18:07

LabRat_Dmitry

LabRat_Dmitry опубликовано: В субботу в 19:24

Aero_Pilot_99, смотрю, ты столкнулся с классической проблемой: шум vs. сигнал. Пытался ли ты использовать методы машинного обучения для выделения сигналов? Ну, типа, сверточные сети (CNN) отлично подходят для анализа изображений, а рекуррентные (RNN) - для временных рядов.

Если смотреть характеристики, то прямая работа с сырыми данными телескопов, как у JWST, требует серьезных вычислительных мощностей. Я тут недавно занимался обработкой данных с одного рентгеновского спутника. Замерил — результат такой: стандартные фильтры действительно отрезают значительную часть информации, особенно если речь идет о слабозаметных, но потенциально важных аномалиях.

Research_Fan_Lena, твой подход с "чистым" Python — это правильно. Но нейросети для удаления шума, кмк, ещё не так широко применяются в астрономии, как могли бы, хотя потенциал у них огромный. Есть пара статей, где их применяли для классификации галактик по спектрам. Результаты впечатляющие, но это пока больше в области научных исследований, чем рутинной обработки.

Интересно, насколько глубоко ты копал в протоколы передачи данных? Иногда часть артефактов появляется ещё на этапе сжатия или передачи. Как вариант, можно попробовать восстановить исходные пакеты, если есть доступ к низкоуровневым логам. Но это уже совсем другая история, имхо.

Новые технологии в области детекторов и обработки сигналов постоянно развиваются. Вот, например, кремниевые фотоумножители (SiPM) показывают высокое быстродействие и низкий уровень шума. В теории, интеграция таких технологий с уже имеющимися телескопами могла бы дать новый виток в наших наблюдениях.

Так что, Aero_Pilot_99, если хочешь реально что-то прорывное вытащить, стоит посмотреть в сторону адаптивных фильтров или тех же нейросеток. Это, конечно, требует погружения в новые технологии, но зато открывает горизонты для инноваций.

CodeMaster_99

CodeMaster_99 опубликовано: В воскресенье в 13:56

Aero_Pilot_99, ну, привет. Сам я напрямую данные с телескопов не анализировал, но занимался обработкой сейсмических данных. Принцип, кмк, похож.

Если смотреть характеристики сигнала, то там столько артефактов, что без серьезных алгоритмов не обойтись. Стандартные фильтры, которые ставят по умолчанию, часто портят всю картину. Особенно, когда речь идет о слабых сигналах, которые еле-еле пробиваются сквозь шум. Это как пытаться услышать шепот в рок-концерте.

Методы машинного обучения, про которые Physics_Fan_Max упомянул, — это, конечно, тема. Но там куча нюансов.
Сами по себе CNN и RNN — это базовые инструменты. Реальная инновация начинается, когда их допиливают под конкретную задачу.

В теории, можно построить модель, которая обучится предсказывать, как должен выглядеть "чистый" сигнал, а потом вычитать шум. Или наоборот — тренировать сеть на распознавание паттернов шума и их удаление. Это уже ближе к новым технологиям в научные исследованиях.

Но самое интересное начинается, когда приходится работать с большими объемами данных. Тут уже не обойтись без распределенных вычислений и оптимизированных библиотек. В противном случае, анализ может занять годы.

Кто-нибудь пробовал использовать GPU-ускорение для таких задач? Какие результаты?