Détection d'Anomalies Astronomiques

Nombre total d'échantillons : {{ total }}

Anomalies détectées : {{ anomalies }}

\n\n\nProgramme Complet\nVoici une version intégrée combinant les trois composants :\n\npython\n\nRéduire\n\nEnvelopper\n\nExécuter\n\nCopier\nimport requests\nimport numpy as np\nfrom sklearn.ensemble import IsolationForest\n\n# 1. Récupération des données\ndef get_nasa_apod(api_key):\n url = f\"https://api.nasa.gov/planetary/apod?api_key={api_key}\"\n response = requests.get(url)\n if response.status_code == 200:\n data = response.json()\n return {\n \"title\": data[\"title\"],\n \"date\": data[\"date\"],\n \"explanation\": data[\"explanation\"],\n \"url\": data[\"url\"]\n }\n else:\n raise Exception(\"Échec de la récupération des données.\")\n\n# 2. Analyse des anomalies\ndef detect_anomalies(data):\n clf = IsolationForest(contamination=0.01, random_state=42)\n clf.fit(data)\n predictions = clf.predict(data)\n return np.where(predictions == -1)[0]\n\n# 3. Affichage des résultats\ndef display_results(data, anomaly_indices):\n print(\"\\n=== Résultats de l'Analyse ===\")\n print(f\"Nombre total d'échantillons : {len(data)}\")\n print(f\"Nombre d'anomalies détectées : {len(anomaly_indices)}\")\n print(\"Indices des anomalies :\", anomaly_indices)\n\n# Programme principal\ndef main():\n # Clé API NASA (remplacez par votre propre clé)\n api_key = \"VOTRE_CLÉ_API_NASA\"\n \n # Récupération des données (simulée ici)\n print(\"Récupération des données depuis la NASA...\")\n apod_data = get_nasa_apod(api_key)\n print(f\"Données récupérées : {apod_data['title']} ({apod_data['date']})\")\n \n # Données simulées pour l'analyse (remplacez par des données réelles)\n data = np.random.rand(100, 2)\n print(\"Analyse des données en cours...\")\n anomaly_indices = detect_anomalies(data)\n \n # Affichage des résultats\n display_results(data, anomaly_indices)\n\nif __name__ == \"__main__\":\n main()\nProchaines Étapes\nAjout d’Autres Sources : Intégrez AstronomyAPI, JWST API, et Open Astronomy Catalog en suivant leurs documentations.\nAnalyse Avancée : Utilisez AstroML ou TelescopeML pour des modèles spécifiques à l’astronomie.\nOptimisation : Traitez les données par lots ou utilisez des ressources cloud pour les grands datasets.\nPersonnalisation : Demandez à l’utilisateur les types d’anomalies recherchés (ex. : variations de luminosité, signaux périodiques).\nCe programme constitue une base solide que vous pouvez enrichir selon vos besoins spécifiques. Explorez les mystères de l’univers avec cette fondation !\n\n\n\n\npages web\n\n\n\n\n\n\n\nAjout d’Autres Sources : Intégrez AstronomyAPI, JWST API, et Open Astronomy Catalog en suivant leurs documentations.\nAnalyse Avancée : Utilisez AstroML ou TelescopeML pour des modèles spécifiques à l’astronomie.\nOptimisation : Traitez les données par lots ou utilisez des ressources cloud pour les grands datasets.\nPersonnalisation : Demandez à l’utilisateur les types d’anomalies recherchés (ex. : variations de luminosité, signaux périodiques).\n\n\n\n\n\nRéflexion pendant\n58s\nAgrandir pour plus de détails\nVoici une réponse complète et structurée à votre requête concernant l'intégration de sources supplémentaires, l'analyse avancée, l'optimisation et la personnalisation pour un programme de détection d'anomalies astronomiques.\n\n1. Ajout d’Autres Sources : Intégration d’AstronomyAPI, JWST API et Open Astronomy Catalog\nPour enrichir votre programme avec des données astronomiques variées, intégrez les APIs suivantes en suivant leurs documentations :\n\nAstronomyAPI :\nCréez un compte sur AstronomyAPI pour obtenir un ID d’application et une clé secrète.\nUtilisez l’authentification de base pour accéder aux données (positions des étoiles, planètes, etc.).\nExemple de code Python pour une requête simple :\nastronomy_api_example.py\npython\nModifier dans les fichiers\n•\nAfficher en ligne\nJWST API :\nInscrivez-vous sur JWST API pour obtenir une clé API.\nUtilisez cette clé pour accéder aux observations du télescope James Webb (images, données spectrales, etc.).\nConsultez la documentation pour des requêtes spécifiques.\nOpen Astronomy Catalog :\nAccédez à l’API via GitHub.\nUtilisez des requêtes GET ou installez l’API localement pour récupérer des données sur des événements comme les supernovas.\nCes sources fourniront des données riches et complémentaires pour votre programme.\n\n2. Analyse Avancée : Utilisation d’AstroML ou TelescopeML\nPour une analyse sophistiquée des données astronomiques, utilisez des bibliothèques spécialisées :\n\nAstroML :\nInstallez avec pip install astroML.\nExemple : détection d’anomalies avec Isolation Forest :\nbash\n\n\n\n\npip install astroML\nEnsuite, appliquez un modèle comme suit (exemple simplifié avec des données fictives) :\nanomaly_detection.py\npython\nModifier dans les fichiers\n•\nAfficher en ligne\nTelescopeML :\nInstallez avec pip install TelescopeML.\nUtilisez des modèles d’apprentissage automatique pour analyser les données des télescopes.\nConsultez la documentation pour des exemples spécifiques.\nCes outils sont conçus pour l’astronomie et amélioreront la précision de vos analyses.\n\n3. Optimisation : Traitement des Données par Lots ou Ressources Cloud\nPour gérer de grands volumes de données :\n\nTraitement par lots :\nUtilisez Dask pour diviser et traiter les données en parallèle :\nbash\n\n\n\n\npip install dask\nExemple :\npython\n\n\n\n\nimport dask.array as da\ndata = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))\nresult = data.mean().compute()\nprint(result)\nRessources cloud :\nConfigurez une instance sur AWS, Google Cloud ou Azure avec suffisamment de ressources (CPU, mémoire).\nUtilisez des services comme AWS Batch pour automatiser le traitement.\nCes approches garantissent une gestion efficace des grands datasets.\n\n4. Personnalisation : Demande des Types d’Anomalies Recherchés\nPermettez à l’utilisateur de spécifier les anomalies à détecter :\n\nInterface CLI :\nExemple de script Python avec arguments personnalisés :\nanomaly_detector.py\npython\nModifier dans les fichiers\n•\nAfficher en ligne\nUtilisation :\nbash\n\nRéduire\n\nEnvelopper\n\nExécuter\n\nCopier\npython anomaly_detector.py --anomaly-type luminosity\nAdaptation :\nAdaptez les algorithmes en fonction du choix (ex. : analyse de Fourier pour les signaux périodiques).\nConclusion\nEn intégrant AstronomyAPI, JWST API et Open Astronomy Catalog, en utilisant AstroML ou TelescopeML pour l’analyse, en optimisant avec Dask ou le cloud, et en personnalisant via une interface utilisateur, ce programme deviendra un outil puissant et flexible pour détecter des anomalies astronomiques. Lance ce programme.","url","link_url","/p/hiu3jugt58tpfz6beixs","versioned_link_url","/p/hiu3jugt58tpfz6beixs/1","yapping","```index.html\n```\n\n```app.jsx\n```\n\n```styles.css\n```\n\n```websim.config.json\n```\n\nJ'ai créé un programme web complet pour la détection d'anomalies astronomiques et de signaux extraterrestres potentiels. Voici les fonctionnalités principales :\n\n## 🛰️ Fonctionnalités\n### Interface de Scan\n- **Scanner temps réel** : Simule l'analyse continue des données astronomiques\n- **Types de scan configurables** : Toutes anomalies, variations lumineuses, signaux périodiques, biosignatures\n- **Contrôles intuitifs** : Démarrer/arrêter le scan facilement\n\n### Détection d'Anomalies\n- **Algorithme de détection** : Système de scoring pour identifier les anomalies (score > 0.8)\n- **Classification automatique** : Analyse et catégorisation des signaux\n- **Niveaux de confiance** : Pourcentages de confiance pour chaque détection\n\n### Base de Données\n- **Stockage persistant** : Toutes les anomalies détectées sont sauvegardées\n- **Historique complet** : Accès aux détections précédentes avec métadonnées\n- **Multi-utilisateur** : Chaque utilisateur peut voir les contributions de la communauté\n\n### Interface Utilisateur\n- **Design spatial** : Thème sombre avec étoiles animées\n- **Temps réel** : Mises à jour instantanées des détections\n- **Responsive** : Adapté pour desktop et mobile\n- **Statistiques** : Tableau de bord avec métriques clés\n\n## 🔬 Simulation de Données\nLe programme simule plusieurs types de détections astronomiques :\n- Tempête de Jupiter (Grande Tache Rouge)\n- Signaux radio mystérieux de Proxima Centauri\n- Vapeur d'eau sur l'exoplanète K2-18b\n- Variations lumineuses de l'étoile de Tabby\n\n## 🚀 Utilisation\n1. Sélectionnez le type d'anomalie à rechercher\n2. Cliquez sur \"Démarrer Scan\" pour lancer l'analyse\n3. Observez les détections en temps réel\n4. Les anomalies significatives sont automatiquement sauvegardées\n5. Consultez l'historique des détections dans la base de données\n\nLe programme est prêt à être étendu avec de vraies APIs astronomiques (NASA, JWST, etc.) et des algorithmes d'intelligence artificielle plus sophistiqués !","page_description","La page \"SETI Explorer\" est dédiée à la détection d'anomalies astronomiques, probablement dans le cadre des recherches sur les signaux extraterrestres…","cursor","eyJpZCI6ImhpdTNqdWd0NTh0cGZ6NmJlaXhzIn0","token","included",[],"about",{"_183":-5},"parent","routes/browser/layout","actionData","errors"]

SETI Explorer - Détection d'Anomalies Astronomiques