Live Bliksemontladingen

De teller in het icoon met het onweersbuitje geeft live het actuele aantal bliksemontladingen uit onze regio weer. De dekking ligt in een vierkant om Nederland en België, waardoor er ook data van rondom Parijs, op de Noordzee en uit een deel van Duitsland wordt weergegeven.

Ontladingen

De ontladingen kun je terugvinden op de Google Maps kaart onderaan de pagina. Deze worden nog niet live bijgewerkt, voor de meest actuele ontladingen ververs je de pagina. De iconen op de kaart lopen in kleur van Geel naar Rood, waarbij Geel een 'nieuwe' ontlading is en Rood een 'oude'.

Geluid

De teller maakt geluid als het aantal bliksemontladingen verhoogt. Dus, bij een update van 0 naar 1 hoor je geluid. Je kunt dit uitschakelen met het luidspreker icoontje in de balk hierboven.

Data © Blitzortung.org / Lightningmaps.org
nl
StormTrack Beta
Inloggen
Heb je nog geen account? Dan kun je er hier eentje aanmaken!
De Bilt

Geen onweer in de buurt
Nu Live

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Chaves, NM; Roosevelt, NM.

2 Nov 2024 10:31:49

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Chaves, NM; Roosevelt, NM.

2 Nov 2024 09:31:01

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Hutchinson, TX; Moore, TX.

2 Nov 2024 08:48:34

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Chaves, NM.

2 Nov 2024 08:35:13

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Beaver, OK; Lipscomb, TX.

2 Nov 2024 08:34:39

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Hemphill, TX; Roberts, TX.

2 Nov 2024 08:27:16

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Carson, TX; Hutchinson, TX; Moore, TX; Potter, TX.

2 Nov 2024 08:20:06

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Roberts, TX.

2 Nov 2024 08:20:05

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Roosevelt, NM.

2 Nov 2024 07:38:42

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Hutchinson, TX; Moore, TX.

2 Nov 2024 07:38:41

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Chaves, NM.

2 Nov 2024 07:34:40

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Carson, TX; Hutchinson, TX; Moore, TX.

2 Nov 2024 07:24:59

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Ochiltree, TX; Roberts, TX.

2 Nov 2024 07:24:58

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Carson, TX; Moore, TX; Potter, TX.

2 Nov 2024 07:02:00

NWS: Severe Thunderstorm Warning uitgegeven voor Hartley, TX; Moore, TX; Oldham, TX; Potter, TX.

2 Nov 2024 06:49:53
Actueel
1 / 4

Het klets- en waarneemtopic

Deel jouw weerwaarneming!

Het Zomerdiscussietopic

Lees en schrijf mee!

Wateroverlast

Bijzonder nat afgelopen jaar achter de rug

De OnweerOnline stormtracker

Bekijk de radar en volg het onweer

×
Kies een plaats
Beschikbare Plaatsen:
×
Welke meldingen wil je ontvangen?

Je kunt hieronder aangeven welke notificaties je wil ontvangen in 'Nu Live'. Standaard ontvang je alle notificaties, wil je een bepaald type melding niet langer ontvangen? Vink dan het vinkje uit. Je keuze wordt automatisch opgeslagen.

×
Nu Live
Welkom op onweer-online.nl! Als je je nog niet hebt geregistreerd, meld je dan nu aan op de leukste en grootste weercommunity van Nederland. Heb je al een account, log dan hier in.
Joyce.s
Moderator
Woonplaats: Helmond
Berichten: 3066
Lid sinds: 13 jan. 2015
15 december 2017, 10:46 uur | Bericht #484160

NASA heeft een compleet zonnestelsel ontdekt dat evenveel planeten heeft als ons eigen zonnestelsel.


© NASA/WENDY STENZEL

Kepler-90 is een ster die eruit ziet als onze eigen zon. En zijn acht planeten hebben veel weg van die in ons zonnestelsel: rotsachtige planeten dicht bij de ster en een aantal gasreuzen verder weg.

Met de snelheid van het licht zou een ruimtevaartuig er meer dan 2500 jaar over doen om Kepler-90 te bereiken, maar met NASA's ruimtetelescoop Kepler is het ondanks die afstand gelukt om te zien hoeveel planeten er om de ster draaien. Daarbij kregen de astronomen hulp van Google-technologie op het gebied van kunstmatige intelligentie.


NASA: kunstmatige intelligentie ingezet bij ontdekking exoplaneetGedeeld record

Een computer werd getraind om de enorme hoeveelheid data die de ruimtetelescoop naar de aarde stuurt door te spitten en op zoek te gaan naar signalen die van planeten afkomstig kunnen zijn. Signalen die te zwak zijn om door mensen te worden opgemerkt.

Zo werd de achtste planeet bij Kepler-90 ontdekt en moet ons zonnestelsel, tot nog toe recordhouder met zijn aantal van acht planeten (en een aantal dwergplaneten) zijn toppositie voortaan delen.

De ontdekking geeft sterrenkundigen hoop dat er nog meer verre werelden verscholen liggen in de data die de ruimtetelescoop de afgelopen jaren heeft verzameld. "Zoals we hedden verwacht, zijn er opwindende ontdekkingen verstopt in onze gearchiveerde Kepler-data, die wachten op het geschikte gereedschap om ze naar boven te halen", zegt Paul Hertz van NASA's astrofisica-divisie. "Deze vondst laat zien dat onze data nog jaren een schatkist zullen zijn voor onderzoekers."
Bron: https://nos.nl/ 

Artificial Intelligence, NASA Data Used to Discover Eighth Planet Circling Distant Star

Our solar system now is tied for most number of planets around a single star, with the recent discovery of an eighth planet circling Kepler-90, a Sun-like star 2,545 light-years from Earth. The planet was discovered in data from NASA’s Kepler Space Telescope.

The newly-discovered Kepler-90i – a sizzling hot, rocky planet that orbits its star once every 14.4 days – was found using machine learning from Google. Machine learning is an approach to artificial intelligence in which computers “learn.” In this case, computers learned to identify planets by finding in Kepler data instances where the telescope recorded signals from planets beyond our solar system, known as exoplanets. 

NASA will host a Reddit Ask Me Anything at 3 p.m. EST today on this discovery.
“Just as we expected, there are exciting discoveries lurking in our archived Kepler data, waiting for the right tool or technology to unearth them,” said Paul Hertz, director of NASA’s Astrophysics Division in Washington. “This finding shows that our data will be a treasure trove available to innovative researchers for years to come.” 

The discovery came about after researchers Christopher Shallue and Andrew Vanderburg trained a computer to learn how to identify exoplanets in the light readings recorded by Kepler – the minuscule change in brightness captured when a planet passed in front of, or transited, a star. Inspired by the way neurons connect in the human brain, this artificial “neural network” sifted through Kepler data and found weak transit signals from a previously-missed eighth planet orbiting Kepler-90, in the constellation Draco.

While machine learning has previously been used in searches of the Kepler database, this research demonstrates that neural networks are a promising tool in finding some of the weakest signals of distant worlds.  

Other planetary systems probably hold more promise for life than Kepler-90. About 30 percent larger than Earth, Kepler-90i is so close to its star that its average surface temperature is believed to exceed 800 degrees Fahrenheit, on par with Mercury. Its outermost planet, Kepler-90h, orbits at a similar distance to its star as Earth does to the Sun.

“The Kepler-90 star system is like a mini version of our solar system. You have small planets inside and big planets outside, but everything is scrunched in much closer,” said Vanderburg, a NASA Sagan Postdoctoral Fellow and astronomer at the University of Texas at Austin.

Shallue, a senior software engineer with Google’s research team Google AI, came up with the idea to apply a neural network to Kepler data. He became interested in exoplanet discovery after learning that astronomy, like other branches of science, is rapidly being inundated with data as the technology for data collection from space advances.

“In my spare time, I started googling for ‘finding exoplanets with large data sets’ and found out about the Kepler mission and the huge data set available,” said Shallue. "Machine learning really shines in situations where there is so much data that humans can't search it for themselves.”

Kepler’s four-year dataset consists of 35,000 possible planetary signals. Automated tests, and sometimes human eyes, are used to verify the most promising signals in the data. However, the weakest signals often are missed using these methods. Shallue and Vanderburg thought there could be more interesting exoplanet discoveries faintly lurking in the data. 

First, they trained the neural network to identify transiting exoplanets using a set of 15,000 previously-vetted signals from the Kepler exoplanet catalogue. In the test set, the neural network correctly identified true planets and false positives 96 percent of the time. Then, with the neural network having "learned" to detect the pattern of a transiting exoplanet, the researchers directed their model to search for weaker signals in 670 star systems that already had multiple known planets. Their assumption was that multiple-planet systems would be the best places to look for more exoplanets.

“We got lots of false positives of planets, but also potentially more real planets,” said Vanderburg. “It’s like sifting through rocks to find jewels. If you have a finer sieve then you will catch more rocks but you might catch more jewels, as well.”

Kepler-90i wasn’t the only jewel this neural network sifted out. In the Kepler-80 system, they found a sixth planet. This one, the Earth-sized Kepler-80g, and four of its neighboring planets form what is called a resonant chain – where planets are locked by their mutual gravity in a rhythmic orbital dance. The result is an extremely stable system, similar to the seven planets in the TRAPPIST-1 system.

Their research paper reporting these findings has been accepted for publication in The Astronomical Journal. Shallue and Vanderburg plan to apply their neural network to Kepler’s full set of more than 150,000 stars.

Kepler has produced an unprecedented data set for exoplanet hunting. After gazing at one patch of space for four years, the spacecraft now is operating on an extended mission and switches its field of view every 80 days.

“These results demonstrate the enduring value of Kepler’s mission,” said Jessie Dotson, Kepler’s project scientist at NASA’s Ames Research Center in California’s Silicon Valley. “New ways of looking at the data – such as this early-stage research to apply machine learning algorithms – promises to continue to yield significant advances in our understanding of planetary systems around other stars. I’m sure there are more firsts in the data waiting for people to find them.”

Ames manages the Kepler and K2 missions for NASA’s Science Mission Directorate in Washington. NASA's Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, California, managed Kepler mission development. Ball Aerospace & Technologies Corporation operates the flight system with support from the Laboratory for Atmospheric and Space Physics at the University of Colorado in Boulder. This work was performed through the Carl Sagan Postdoctoral Fellowship Program executed by the NASA Exoplanet Science Institute.
Bron: https://www.nasa.gov | Gewijzigd: 15 december 2017, 10:48 uur, door Joyce.s
Terug naar boven
1 Gebruiker leest nu dit topic, onderverdeeld in 1 gast en 0 leden
Berichten
Er zijn in totaal 27.879 topics, welke bij elkaar 448.469 reacties hebben gekregen.
Leden
We zijn met 11.605 leden.
Het nieuwste lid is Gympie24.

Berichten
Je moet inloggen om je berichten te kunnen lezen.
Dit topic
1 mensen bekijken nu dit topic.

Record
Op 6 december 2010 om 11.29 uur waren er 2.792 mensen tegelijkertijd online op onweer-online!
Stats
Er zijn nu 407 mensen aan het browsen op het forum. 0 Daarvan zijn ingelogd.
Van die 407, lezen 5 mensen het topic "Waarnemingentopic Lente 2015".

Sponsors en partners

Actueel op OnweerOnline.nl

De OnweerOnline stormtracker

Bekijk de radar en volg het onweer

Het Zomerdiscussietopic

Lees en schrijf mee!

Het klets- en waarneemtopic

Deel jouw weerwaarneming!

Wateroverlast

Bijzonder nat afgelopen jaar achter de rug

© 2003 - 2024 onweer-online.nl   |   Alle rechten voorbehouden   |   Algemene gebruiksvoorwaarden