Астрофизик Брис Менар собрал с помощью Claude Science первую полную карту неба в ультрафиолете
📌 Астрофизик Брис Менар собрал с помощью Claude Science первую полную карту неба в ультрафиолете Карту всего неба в дальнем и ближнем ультрафиолете исследователь Университета Джонса Хопкинса собрал вместе с ИИ-агентами Claude Science, рабочего пространства Anthropic для учёных.…
- 01.📌 Астрофизик Брис Менар собрал с помощью Claude Science первую полную карту неба в ультрафиолете Карту всего неба в дальнем и ближнем ультрафиолете исследователь Университета Джонса Хопкинса собрал вместе с ИИ-агентами Claude Science, рабочего пространства Anthropic для учёных.…
📌 Астрофизик Брис Менар собрал с помощью Claude Science первую полную карту неба в ультрафиолете Карту всего неба в дальнем и ближнем ультрафиолете исследователь Университета Джонса Хопкинса собрал вместе с ИИ-агентами Claude Science, рабочего пространства Anthropic для учёных. Агенты сами нашли и скачали открытые данные нескольких космических миссий, очистили их, привели к общей калибровке, разрешению и свели в одну карту. Менар, по его словам, только ставил задачи и проверял результаты, а Claude часами считал самостоятельно. Работа заняла несколько дней этим летом и претерпела больше десятка версий. Основа карты – около 38 тысяч снимков телескопа NASA GALEX, который в 2003–2013 годах покрыл примерно две трети неба, но обходил яркие области, в том числе большую часть плоскости Галактики. Часть пробелов закрыли данные Swift и корейской FIMS/SPEAR, а оставшуюся треть неба, где ультрафиолет никто не измерял, пришлось высчитывать. Для этого Claude по измеренной части неба выучил, как яркость в ультрафиолете связана с яркостью в видимом, инфракрасном и радиодиапазоне по данным Planck и Gaia. На проверке, когда участки с известными измерениями скрывали и восстанавливали заново, прогноз расходился с реальными данными примерно на 10%. 🟡 Совсем без человека не обошлось На ранних версиях остались едва заметные круглые следы от свечения атмосферы на отдельных снимках GALEX, и две проверки агентов их пропустили. Заметил их Менар, после чего Claude за несколько часов исправил все 38 тысяч снимков. Карту Менар предлагает использовать прежде всего в обучении, а другим учёным советует вернуться к отложенным проектам, которые теперь можно поручить агентам. Интерактивная версия с измеренными и предсказанными слоями открыта на сайте Университета Джонса Хопкинса. @ai_machinelearning_big_data
Related Intelligence
All stories →Anthropic uses gas to fuel AI growth
Anthropic reports on its centers' dependence on natural gas and the associated risks.
Amp puts AI agents to work beyond code with OpenAI models
Amp is building an AI agent that helps developers turn ideas into working software, from deciding what to build to writing code to onboarding customers. Sign in with ChatGPT gives Amp users access to more tokens for larger tasks, while Amp's conversational assistant, Puck, uses…
Stack Overflow for Agents triples signups with ChatGPT plugin
Stack Overflow is building a knowledge intelligence platform that turns information scattered across workplace tools into verified knowledge for people and AI agents. The company's latest product, Stack Overflow for Agents, was built from the ground up by two engineers in just a…