Wissenschaftler starten KI Herausforderung, schwarze Loch-Sterne-Kollisionen mit simulierten Daten aus einer großen neuen Himmel-Erhebung zu finden. Scientists launch AI challenge to find black hole-star collisions using simulated data from a major new sky survey.

Wissenschaftler von der Queen-C Rubin University Belfast und dem Leiden Observatory starten eine öffentliche Herausforderung, um Sterne zu identifizieren, die von schwarzen Löchern auseinandergerissen werden, die als Gezeitenunterbrechungen bekannt sind, indem sie simulierte Daten aus dem bevorstehenden Legacy Survey of Space and Time am Vera C Rubin Observatory in Chile verwenden. Scientists from Queen’s University Belfast and Leiden Observatory are launching a public challenge to identify stars torn apart by black holes, known as tidal disruption events, using simulated data from the upcoming Legacy Survey of Space and Time at the Vera C Rubin Observatory in Chile. Mit der Umfrage, die jede Nacht rund 10 Millionen Himmelswarnungen erzeugen soll, wenden sich Forscher an künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die massive Datenflut zu analysieren. With the survey expected to generate around 10 million sky alerts each night, researchers are turning to artificial intelligence and machine learning to analyze the massive data flood. Das Projekt, das auf Kaggle ausgerichtet ist, lädt technikversierte Personen mit KI- oder maschineller Lernerfahrung ein, bei der Entwicklung von Werkzeugen zu helfen, die diese seltenen Ereignisse erkennen können und bietet einen 1.000-Euro-Toppreis. The project, hosted on Kaggle, invites tech-savvy individuals with AI or machine learning experience to help develop tools that can detect these rare events, offering a 1,000 euro top prize. Es ist keine formale Astronomie-Expertise erforderlich, und die Initiative zielt darauf ab, die Erkennungsmethoden zu verbessern und das Verständnis des Black-Loch-Verhaltens im Zeitalter der Big-Data-Astronomie zu vertiefen. No formal astronomy expertise is required, and the initiative aims to improve detection methods and deepen understanding of black hole behavior in the era of big data astronomy.