ШІ вже допомагає астрономам робити неймовірні відкриття

Хочемо ми цього чи ні, але штучний інтелект змінить спосіб нашої взаємодії зі Всесвітом. Як наука, астрономія має давню традицію пошуку закономірностей шляхом просіювання величезних обсягів даних, випадкових відкриттів і глибокого зв’язку між теорією та спостереженнями. Це всі сфери, де системи штучного інтелекту можуть зробити астрономію швидшою та потужнішою, ніж будь-коли раніше. 

Проте важливо зазначити, що «штучний інтелект» — це дуже широкий термін, який охоплює широкий спектр напівпов’язаних програмних засобів і методів. Астрономи найчастіше звертаються до нейронних мереж, де програмне забезпечення дізнається про всі зв’язки в навчальному наборі даних, а потім застосовує знання про ці зв’язки в реальному наборі даних.

Візьмемо, наприклад, обробку даних. Красиві фотографії, опубліковані в Інтернеті з космічного телескопа Хаббл або космічного телескопа Джеймса Вебба, далеко не перший прохід, який ці інструменти зробили по цій конкретній ділянці неба. 

Необроблені астрономічні зображення сповнені помилок, брудного переднього плану, забруднень, артефактів і шуму. Обробка та очищення цих зображень, щоб зробити щось презентабельним – не кажучи вже про корисне для наукових досліджень – вимагає величезної кількості вхідних даних, які зазвичай виконуються частково вручну, а частково автоматизованими системами. 

Все частіше астрономи звертаються до штучного інтелекту для обробки даних, видаляючи непотрібні фрагменти зображень, щоб отримати чистий результат. Наприклад, зображення надмасивної чорної діри в центрі галактики  Messier 87 (M87), вперше опубліковане у 2019 році, у квітні 2023 року було оновлено за допомогою машинного навчання, що призвело до набагато чіткішого зображення структури чорної діри. 

В іншому прикладі деякі астрономи подадуть зображення галактик в алгоритм нейронної мережі, вказавши алгоритму схему класифікації виявлених галактик. Існуючі класифікації були створені вручну, або самими дослідниками, або науковими зусиллями волонтерів. Після навчання нейтральна мережа може бути застосована до реальних даних і автоматично класифікувати галактики, процес набагато швидший і менш схильний до помилок, ніж ручна класифікація.

Астрономи також можуть використовувати штучний інтелект для усунення оптичних перешкод, створюваних земною атмосферою, із зображень космосу, зроблених наземними телескопами.

Штучний інтелект навіть пропонується допомогти нам виявити ознаки життя на Марсі, зрозуміти, чому сонячна корона така гаряча, або визначити вік зірок.

Астрономи також використовують нейронні мережі, щоб копати всесвіт глибше, ніж будь-коли раніше. Космологи починають використовувати штучний інтелект, щоб зрозуміти фундаментальну природу космосу. Двома найбільшими космічними таємницями є тотожність темної матерії та темної енергії, двох субстанцій, які перебувають поза межами наших поточних знань фізики, які разом займають понад 95% усієї енергії, що міститься у Всесвіті.

Щоб допомогти ідентифікувати ці дивні речовини, космологи зараз намагаються виміряти їхні властивості: скільки там темної матерії та темної енергії та як вони змінювалися протягом історії Всесвіту. Крихітні зміни у властивостях темної матерії та темної енергії глибоко впливають на підсумкову історію космосу, торкаючись усього, від розташування галактик до швидкості утворення зірок у таких галактиках, як наш Чумацький Шлях.

Нейронні мережі допомагають космологам розпізнати всі численні ефекти темної матерії та темної енергії. У цьому випадку навчальні дані надходять зі складного комп’ютерного моделювання. У цих симуляціях космологи змінюють властивості темної матерії та темної енергії та спостерігають, що зміниться. Потім вони передають ці результати в нейронну мережу, щоб вона могла виявити всі цікаві способи змін Всесвіту. Незважаючи на те, що космологи ще не зовсім готові до прайму, ми сподіваємося, що тоді космологи зможуть навести нейронну мережу на реальні спостереження та дозволити їй розповісти нам, з чого складається Всесвіт.

Подібні підходи стають все більш критичними, оскільки сучасна астрономічна обсерваторія виробляє величезні обсяги даних. Обсерваторія Віри К. Рубін, найсучасніший об’єкт, який будується в Чилі, матиме завдання надавати понад 60 петабайт (де один петабайт дорівнює одній тисячі терабайт) необроблених даних у формі зображень високої роздільної здатності небо. Аналіз такої кількості даних не під силу навіть найрішучішим аспірантам. Лише комп’ютери за допомогою штучного інтелекту впораються з цим завданням.

Особливий інтерес для майбутньої обсерваторії представлятиме пошук несподіваного. Наприклад, астроном Вільям Гершель випадково відкрив планету Уран під час звичайного огляду нічного неба. Штучний інтелект можна використовувати, щоб позначати потенційно цікаві об’єкти та повідомляти про них, визначаючи все, що не відповідає встановленій моделі. І фактично, астрономи вже використовували штучний інтелект, щоб виявити потенційно небезпечний астероїд за допомогою алгоритму, розробленого спеціально для обсерваторії Vera C. Rubin. Хто знає, які майбутні відкриття ми зрештою зарахуємо до машини? Джерело