Naslov
Istraživanje asteroida primjenom neuronskih mreža
(Study of asteroids using neural networks)

Autori
Smolčić, Tomislav ; Bilalbegović, Goranka ; Ingram, Dustin

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
Knjiga sažetaka, 10. znanstveni sastanak Hrvatskog fizikalnog društva / Smolčić, Vernesa ; Ban, Ticijana ; Bilušić, Ante ; Horvatić, Vlasta ; Jelić, Vibor ; Karuza, Marin ; Kralj, Marko ; Kumerički, Krešimir ; Nesti, Fabrizio ; Stanić, Denis - Zagreb : Hrvatsko filozofsko društvo, 2017, 62-62

ISBN
978-953-7178-21-5

Skup
10. znanstveni sastanak Hrvatskog fizikalnog društva

Mjesto i datum
Baška, Hrvatska, 11.10.2017. - 13.10.2017

Vrsta sudjelovanja
Poster

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
strojno učenje ; neuronske mreže ; asteroidi ; tensor flow ; programski jezik Python
(machine learning ; neural networks ; asteroids ; tensor flow ; programming language Python)

Sažetak
Poznato je više od 750 000 asteroida i stalno se otkrivaju novi. Procjenjuje se da se samo između Marsa i Jupitera giba između 1.1 i 1.9 milijuna asteroida čiji je promjer veći od jednog kilometra i na milijune manjih. LSST (Large Synoptic Survey Telescope) koji će početi s radom 2022. godine, će povećati broj poznatih asteroida na oko 5 milijuna. Pri istraživanju asteroida dolazi se do vrlo velike količine podataka koji se moraju analizirati računalnim metodama. Zbog toga je razvoj metoda strojnog učenja vrlo značajan za ovo područje. U ovom radu istražujemo primjenu metoda dubokog učenja za detekciju asteroida u Sloanovom digitalnom pregledu neba (Sloan Digital Sky Survey, SDSS). Koristimo programski jezik Python i njegove pakete za numerički rad te programsku biblioteku za strojno učenje TensorFlow. Istražujemo optimalnu strukturu neuronske mreže.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Fizika

POVEZANOST RADA