{"id":4187,"date":"2023-08-11T18:48:31","date_gmt":"2023-08-11T18:48:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=4187"},"modified":"2024-03-28T00:45:54","modified_gmt":"2024-03-28T00:45:54","slug":"decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/nb\/2023\/08\/decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning\/","title":{"rendered":"Avkoding av universet med kunstig intelligens og maskinl\u00e6ring"},"content":{"rendered":"

I det gamle Babylonia noterte stjernekikkere nitidig nattehimmelen og risset inn observasjonene sine i tavler for \u00e5 registrere de mest subtile himmelbevegelsene.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Deres observasjoner, sammen med andre eldgamle sivilisasjoner, la grunnlaget for koryf\u00e9er som Johannes Kepler, som brukte Tycho Brahes data til \u00e5 avdekke planetenes elliptiske baner lenge f\u00f8r vi hadde verkt\u00f8yene til \u00e5 observere slike fenomener med egne \u00f8yne.<\/span><\/p>\n

I dag er menneskeheten ikke mindre ivrig etter \u00e5 avkode kosmos' forviklinger, og kunstig intelligens har blitt en partner i v\u00e5r s\u00f8ken etter svar.\u00a0<\/span><\/p>\n

Glasslinser til gigabytes<\/span><\/h2>\n

Teleskopet ble oppfunnet p\u00e5 begynnelsen av 1600-tallet og ga astronomene et vindu mot kosmos. <\/span><\/p>\n

For f\u00f8rste gang kunne menneskets \u00f8yne se ut over atmosf\u00e6ren.<\/span><\/p>\n

I tillegg til \u00e5 observere himmellegemer direkte gjennom teleskoper, ble menneskeheten dyktig til \u00e5 beregne samspillet mellom banene, noe som til slutt f\u00f8rte til at den franske astronomen Urbain Le Verrier foruts\u00e5 Neptuns eksistens ut fra Uranus' bane, f\u00f8r det ble bekreftet i 1846.\u00a0<\/span><\/p>\n

Matematikk og astronomi har v\u00e6rt n\u00e6rt knyttet sammen i tusenvis av \u00e5r, og det er disse beregningene kunstig intelligens utmerker seg med.\u00a0<\/span><\/p>\n

Da romteleskopet Kepler ble skutt opp i 2009, markerte det en ny \u00e6ra innen utforskningen av ekstrasolare planeter. Kepler fikk i oppgave \u00e5 identifisere eksoplaneter - planeter som befinner seg utenfor solsystemet - ved \u00e5 overv\u00e5ke lysstyrken til mer enn 150 000 stjerner, og sendte en kolossal mengde data tilbake til jorden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Selv om over 2600 eksoplaneter ble bekreftet i l\u00f8pet av oppdraget, er forskerne fortsatt i gang med \u00e5 analysere dataene.\u00a0<\/span><\/p>\n

I 2021, over 10 \u00e5r etter at teleskopet ble lansert, kunngjorde NASA at en AI-modell hadde hjulpet forskerne med \u00e5 legge 301 nylig validerte eksoplaneter til den totale samlingen p\u00e5 4569.\u00a0<\/span><\/p>\n

Modellen, et dypt nevralt nettverk <\/span>ved navn ExoMiner<\/span><\/a>kunne validere disse foresl\u00e5tte eksoplanetene p\u00e5 en robust m\u00e5te - noe som ellers ville ha krevd langvarige manuelle analyser.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hamed Valizadegan, som leder ExoMiner-prosjektet, sier: \"N\u00e5r ExoMiner sier at noe er en planet, kan du v\u00e6re sikker p\u00e5 at det er en planet. <\/span>ExoMiner er sv\u00e6rt n\u00f8yaktig og p\u00e5 noen m\u00e5ter mer p\u00e5litelig enn b\u00e5de eksisterende maskinklassifiseringsmaskiner og de menneskelige ekspertene den er ment \u00e5 etterligne, p\u00e5 grunn av de skjevhetene som f\u00f8lger med menneskelig merking.\"<\/span><\/p>\n

Universell opprinnelse<\/span><\/h3>\n

Den vestaustralske \u00f8demarken er hjemsted for <\/span>Murchison Widefield Array (MWA)<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n

I motsetning til tradisjonelle teleskoper er MWA et radioteleskop som lytter til universets tidlige radiob\u00f8lger.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"
En av MWAs mange matriser. Kilde: Wikipedia Commons<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Ved \u00e5 fange opp radiosignaler fra verdensrommet gir MWA et glimt inn i universets tilstand for nesten 13 milliarder \u00e5r siden. Dette er ikke uten utfordringer, ettersom moderne radiointerferens truer med \u00e5 overd\u00f8ve universets eldgamle ytringer.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ved hjelp av kunstig intelligens kan forskere filtrere og differensiere<\/a> mellom radiost\u00f8y og universets urhvisking, noe som muliggj\u00f8r mer presise analyser.\u00a0<\/span><\/p>\n

Visualisering av himmelobjekter<\/span><\/h3>\n

Den <\/span>Event Horizon-teleskopet<\/span><\/a> (EHT)-prosjektet, som tok det f\u00f8rste bildet av et svart hull, var avhengig av kunstig intelligens for \u00e5 konvertere observasjonene til noe klart og sammenhengende.\u00a0<\/span><\/p>\n

EHT samler flere teleskoper fra hele verden for \u00e5 skape et megateleskop.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ved hjelp av de kombinerte kreftene til flere teleskopoppsett kunne EHT observere det supermassive svarte hullet i Melkeveiens sentrum. <\/span><\/p>\n

For \u00e5 gjengi disse observasjonene i et n\u00f8yaktig bilde kreves det maskinl\u00e6ring (ML) for \u00e5 beregne den mest sannsynlige formen ut fra de tilgjengelige dataene.\u00a0<\/span><\/p>\n

ML-modellen, <\/span>PRIMO<\/span><\/a>analyserte egenskapene til 30 000 simulerte svarte hull for \u00e5 generere det mye omtalte bildet nedenfor.<\/span><\/p>\n

\"\"
Det f\u00f8rste bildet av et svart hull ble skapt med hjelp av kunstig intelligens. Kilde: Even Horizon-teleskopet<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Det svarte hullet er anslagsvis 6,5 milliarder ganger s\u00e5 stort som solen.\u00a0<\/span><\/p>\n

AI avdekker \"potensielt farlig\" asteroide<\/span><\/h2>\n

Vi h\u00f8rer mye om risikoen ved kunstig intelligens, men hva om den reddet oss fra en d\u00f8delig asteroide?<\/p>\n

Forskere ved det kommende Vera Rubin-observatoriet i Nord-Chile har nylig oppdaget en potensielt farlig asteroide ved hjelp av AI-modellen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Vera Rubin-observatoriet i Nord-Chile, som fortsatt er under bygging, skal bli det kraftigste digitale kameraet som brukes til astronomisk fotografering,\u00a0<\/span><\/p>\n

HelioLinc3D<\/span><\/a>AI-programmet som er ansvarlig for denne oppdagelsen, ble utviklet for \u00e5 st\u00f8tte Vera C. Rubin-observatoriets arbeid med \u00e5 oppdage asteroider. Modellen ble tatt i bruk i en testkj\u00f8ring ved ATLAS-observatoriet p\u00e5 Hawaii.\u00a0<\/span><\/p>\n

AI avduket en asteroide som var omtrent 180 meter bred, og som fikk navnet 2022 SF289.\u00a0<\/span><\/p>\n