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深層学習ネットワークを使って小惑星を分類するプロジェクト

チャレンジ

サンプルソース https://github.com/j3doucet/DBNN.NASA

DBNN.NASANASA WISEプロジェクトの光カーブデータで6000の既知の小惑星を訓練した深いニューラルネットワークを使って小惑星を分類するプロジェクトです。 私たちのプログラムは、新しく発見された小惑星の告知のためにマイナー惑星センターのウェブサイトを擦り取り、それらをWISEソースデータベースと相互参照し、それらをニューラルネットワークで分類します。 今後は、WISE画像データ上の深いニューラルネットワークを訓練して、小惑星の同時検出と分類を行うことで、このプロジェクトを拡張する予定です。

このプロジェクトは、小惑星の画像挑戦のニューロモルフィック研究を解決しています。 説明 DBNN.NASAは、ニューラルネットワークを使ってライトカーブに基づいて小惑星を分類するプロジェクトです。 DL4Jライブラリは、NASA WISEプロジェクトの光カーブデータを使って、6000の既知の小惑星に基づいて深いニューラルネットワークを訓練するために使用されました。

私たちのプログラムは、新しく発見された小惑星の通知のためにマイナーな惑星センターのウェブサイトを自動的に掻き集め、WISEソースデータベースの情報と相互参照して、ライトカーブデータを抽出し、それらをニューラルネットワークで分類することができます。 GUIは、最新の50小惑星の表、地球中心座標における小惑星の位置の地図、および動作中のニューラルネットワークの視覚化からなる。ユーザーはインターネットから新鮮なデータを取り込むか、ファイルから小惑星の参照を読み込むことができます。

今後は、WISE画像データ上のディープニューラルネットワーク小惑星の自動検出と分類のためのライトカーブを実行することで、このプロジェクトを拡張したいと考えています。

PROJECT INFORMATION

License: Apache License 2.0 (Apache-2.0) Source Code/Project URL: https://github.com/j3doucet/DBNN.NASA

RESOURCES Video - https://www.youtube.com/watch?v=_5a-Q4eLso4

参考

https://2015.spaceappschallenge.org/project/dbnnnasa/ https://2015.spaceappschallenge.org/challenge/neuromorphic-studies-asteroid-imagery/#projects