Arhiveeritud | Looge piltide klassifikaator, mis aitab otsida maavälist elu

kokkuvõte

Selles arendaja mustris teisendame raadiosignaali andmed kujutisteks, et saaksime seda käsitleda kui kujutiste klassifitseerimisprobleemi. Seejärel treenime pildi klassifikaatorit, kasutades TensorFlow koos konvolutsioonilise närvivõrguga. Kasutame mudelikoolituse ja testimise demonstreerimiseks PowerAI-s Jupyteri sülearvuteid.

Kirjeldus

SETI Instituut skaneerib igal õhtul Põhja-Californias asuva Alleni teleskoobi massiivi abil taevast erinevatel raadiosagedustel, jälgides tuntud eksoplaneetidega tähesüsteeme, otsides nõrku, kuid püsivaid signaale. Praegune signaalituvastussüsteem on programmeeritud otsima ainult teatud tüüpi signaale: kitsaribalisi kandelaineid. Siiski käivitub tuvastussüsteem mõnikord signaalide puhul, mis ei ole kitsaribalised signaalid (tundmatu efektiivsusega) ega ole ka otseselt teadaolevad raadiosageduslikud häired. Näib, et selliseid sündmusi on täheldatud erinevates kategooriates.

Meie eesmärk on neid reaalajas täpselt klassifitseerida. See võib võimaldada signaalituvastussüsteemil teha paremaid vaatlusotsuseid, suurendada öiste skaneeringute tõhusust ja võimaldada nende muude signaalitüüpide selget tuvastamist. Lisateabe saamiseks vaadake SETI häkaton GitHubis.

Kui olete selle mustri täitnud, saate aru, kuidas:

• Teisendage signaali andmed pildiandmeteks
• Konvolutsioonilise närvivõrgu loomine ja treenimine
• Tulemuste kuvamine ja jagamine Jupyteri sülearvutites

voolama

1. Laadige kaasasolevad sülearvutid, et töötada PowerAI süsteemis Nimbix Cloudis.
2. SETI andmestik näitab kosmosest tulevate erinevate klasside raadiosignaalide äratundmise kasutusjuhtumit.
3. Treeningmärkmik kasutab mudeli treenimiseks ja klassifikaatori koostamiseks konvolutsiooniliste närvivõrkudega TensorFlow'd.
4. Ennustusmärkmik näitab klassifikaatori täpsust.

Juhised

Järgmiste toimingute üksikasjad leiate jaotisest README:

1. Saate 24 tundi tasuta juurdepääsu PowerAI platvormile
2. Jupyteri sülearvutitele juurdepääs ja nende käivitamine
3. Käivitage märkmikud
4. Analüüsige tulemusi
5. Salvestage ja jagage
6. Lõpetage prooviperiood

Allikas: https://developer.ibm.com/patterns/seti-signal-classification-on-powerai/