TGViewer
Нейролента Нейролента @nairolenta · 24 subscribers
Post #353 4
🧠 Claude Science заполнила треть неба, которую не видели УФ-телескопы

Астрофизик Брис Менар из Johns Hopkins использовал Claude Science, чтобы собрать первую полную карту неба в ультрафиолетовом свете. До этого любая УФ-карта была дырявой: атмосфера поглощает этот диапазон, поэтому наблюдения возможны только из космоса, а ни один телескоп не покрыл всё небо. NASA GALEX (2003–2013) снял около 38 000 отдельных полей и закрыл две трети неба, но намеренно пропустил яркие звёзды на плоскости Млечного Пути, чтобы не повредить детекторы.

По данным Anthropic Research, Менар поручил Claude Science собрать все доступные УФ-обзоры, привести их к общему масштабу, сшить в одну карту и заполнить пробелы. Claude собрал команду агентов: они скачали данные, убрали блики от звёзд, согласовали калибровки инструментов GALEX, Swift, FIMS/SPEAR и других миссий, перевели всё в единую систему координат. Для трети неба, которую никто не снимал, применили inpainting: модель научилась находить связь между УФ-яркостью и данными в видимом, инфракрасном и радиодиапазонах, а затем предсказала недостающие участки.

Проверка точности: модель восстанавливала скрытые части известных областей и ошибалась примерно на 10% от реальных измерений — на глаз почти незаметно. Поверх диффузного фона добавили оценки УФ-света от более чем 100 миллионов звёзд по каталогу Gaia. Ограничение карты: пиксели помечены как «измерено» или «предсказано» с оценками неопределённости, и сама точность 10% — это уровень для образования, не для тонких научных выводов.

Агенты не всё сделали идеально с первого раза: Менар заметил круги от отдельных наблюдений GALEX из-за остаточного свечения атмосферы, которые прошли два раунда проверки агентами. После его замечания команда исправила все 38 000 изображений за пару часов. Всего вышло больше десятка версий карты.

Этот проект — не про «ИИ делает открытия», а про то, что агенты убрали порог входа для задач, которые учёные откладывали годами. Но карта с точностью 10% хороша для лекций, а не для новых физических выводов — в пробелах по-прежнему остаются непроверенные предположения модели.

#ClaudeScience #GALEX #inpainting #астрофизика #агенты
More from @nairolenta
  1. Oct 13, 2026🛠 Anthropic заменила git: 30 тысяч изменений кода в день С мая по сентябрь 2026 года сред…
  2. Oct 13, 2026🧠 Anthropic описывает обходы лимитов агентными Клодами в реальных системах Claude во врем…
  3. Oct 13, 2026🚀 Muse Wonder: линейка моделей Meta для агентов Спустя 14 месяцев после перестройки AI-на…
  4. Oct 13, 2026🛠 Пять паттернов контекста, которые режут счёт за токены агентам Расход токенов у AI-аген…
  5. Oct 12, 2026🚀 DeepMind анонсировала Gemini 4 Argon без единой цифры Google DeepMind представила новую…
  6. Oct 12, 2026🧠 Odyssey-3: мировая модель узнала физику из видео и пересела в GTA Odyssey открыла предв…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →