Arama · son güncelleme 8 sa önce
8.356
toplam haber
6
kategori
70+
bilim kaynağı
1-3 / 3 haber Sayfa 1 / 1
Uzay & Astronomi
1 May

Uzay Veri Merkezleri: Yörüngede Bilgisayar Çiftliklerinin Fizibilite Analizi

Bilim insanları, güneş enerjisiyle çalışan yörünge veri merkezlerinin ekonomik uygulanabilirliğini araştırıyor. Bu çalışma, uzayda konuşlandırılacak bilgisayar kümelerinin sadece güneş ışığı miktarıyla değil, aynı zamanda enerji depolama, ısı atılımı, yer-uzay iletişimi ve yaşam döngüsü maliyetleriyle de sınırlandırıldığını ortaya koyuyor. Araştırmacılar, 1 MW güçlü bir referans sistem için gerekli fotovoltaik panel alanını ve kütle gereksinimlerini hesaplayarak, bu teknolojinin rekabet edebilirliği için kritik parametreleri belirledi. Uzay tabanlı veri işleme platformları, gelecekte yeryüzü veri merkezlerine alternatif olabilir.

arXiv — Bilgisayar Sistemleri 0
Uzay & Astronomi
21 Apr

VASCO: Radyo teleskop verilerini otomatik kalibre eden yeni yazılım sistemi

Astronomi verilerinin işlenmesi genellikle uzun süren manuel süreçler gerektirir. Özellikle Very Long Baseline Interferometry (VLBI) tekniğiyle toplanan büyük hacimli veriler, her aşamada insan müdahalesine ihtiyaç duyar. Araştırmacılar, bu sorunu çözmek için VASCO adlı tamamen otomatik bir kalibrasyon sistemi geliştirdi. Bu sistem, binlerce VLBI kaynağının verilerini insan müdahalesi olmadan işleyebiliyor. VASCO, özellikle milli-mercek arayışı yapan SMILE projesi için kritik öneme sahip. Sistem, 30 yıllık VLBA arşiv verilerini otomatik olarak kalibre edebilme kabiliyetine sahip.

arXiv (Astronomi) 0
Uzay & Astronomi
20 Apr

LISA'nın Yerçekimi Dalgalarını Ayırt Etmesi İçin Yapay Zeka Çözümü

Uzay tabanlı LISA dedektörü, yeryüzündeki LIGO'dan çok farklı bir challenge ile karşı karşıya. LIGO nadir sinyalleri gürültüden ayırırken, LISA milyonlarca galaktik çift yıldız sisteminin karışık verilerini analiz etmek zorunda. Araştırmacılar bu karmaşık durumda öne çıkan kaynaklarını tespit etmek için manifold öğrenme ve yapay zeka tekniklerini test etti. CNN tabanlı autoencoder modeli, confusion background üzerinde eğitilerek yeniden yapılandırma hatalarını kullanıyor ve manifold tabanlı normalizasyon ile anomali skorlarını geliştiriyor. Bu yaklaşım, uzayda yerçekimi dalgası astronomisinin karşılaştığı benzersiz veri işleme zorluklarına yenilikçi bir çözüm sunuyor.

arXiv (Fizik) 0