В древней Вавилонии звездочеты скрупулезно вели летопись ночного неба, вырезая свои наблюдения на табличках, чтобы отметить тончайшие небесные движения.
Их наблюдения, наряду с другими древними цивилизациями, заложили основу для таких светил, как Иоганн Кеплер, который использовал данные Тихо Браге для открытия эллиптических орбит планет задолго до того, как у нас появились инструменты для наблюдения подобных явлений собственными глазами.
Сегодня человечество не меньше стремится расшифровать хитросплетения космоса, и ИИ стал партнером в наших поисках ответов.
Стеклянные линзы на гигабайт
Телескоп, изобретенный в начале XVII века, открыл астрономам окно в космос.
Впервые человеческие глаза смогли проникнуть за пределы атмосферы.
Помимо непосредственного наблюдения за небесными объектами в телескопы, человечество научилось рассчитывать взаимодействие между орбитами. В итоге французский астроном Урбен Ле Верьер предсказал существование Нептуна по орбите Урана, а затем подтвердил это в 1846 году.
Математика и астрономия были тесно связаны на протяжении тысячелетий, и именно в этих расчетах ИИ преуспел.
Запуск космического телескопа "Кеплер" в 2009 году ознаменовал новую эру в исследовании внесолнечных пространств. Задачей телескопа было выявление экзопланет - планет, расположенных за пределами нашей Солнечной системы, - путем наблюдения за яркостью более 150 000 звезд, и "Кеплер" передал на Землю колоссальный объем данных.
За время работы спутника было подтверждено более 2600 экзопланет, но исследователи и сегодня анализируют полученные данные.
В 2021 году, спустя 10 лет после запуска телескопа, НАСА объявило, что модель искусственного интеллекта помогла исследователям добавить 301 новую подтвержденную экзопланету к общей коллекции из 4569.
Модель, глубокая нейронная сеть под названием ExoMinerЭто позволит надежно проверить предполагаемые экзопланеты, что в противном случае потребовало бы длительного ручного анализа.
Хамед Вализадеган, руководитель проекта ExoMiner, заявил: "Когда ExoMiner говорит, что что-то является планетой, вы можете быть уверены, что это планета. ExoMiner обладает высокой точностью и в некотором смысле более надежен, чем существующие машинные классификаторы и эксперты-люди, которых он призван имитировать, поскольку при человеческой маркировке не учитываются предубеждения".
Всеобщее происхождение
В глубинке Западной Австралии обитают Широкопольная решетка Мерчисона (MWA).
В отличие от традиционных телескопов, MWA - это радиотелескоп, который слушает ранние радиоволны Вселенной.
Улавливая радиосигналы из космоса, MWA позволяет заглянуть в состояние Вселенной почти 13 миллиардов лет назад. Это не так просто, поскольку современные радиопомехи угрожают заглушить древние высказывания Вселенной.
Используя искусственный интеллект, исследователи могут фильтровать и дифференцировать между радиошумом и первобытным шепотом Вселенной, что позволяет проводить более точный анализ.
Визуализация небесных объектов
Сайт Телескоп "Горизонт событий (Проект EHT, в рамках которого было получено первое изображение черной дыры, опирался на обработку данных искусственным интеллектом, чтобы преобразовать свои наблюдения в нечто четкое и последовательное.
EHT объединяет несколько телескопов со всего мира, чтобы создать единый мегателескоп.
Используя объединенные усилия нескольких телескопов, EHT смог наблюдать сверхмассивную черную дыру в центре Млечного пути.
Для преобразования этих наблюдений в точное изображение требуется машинное обучение (ML), чтобы вычислить наиболее вероятную форму и вид из имеющихся данных.
Модель ML, PRIMOОни проанализировали особенности 30 000 смоделированных черных дыр, чтобы создать широко распространенное изображение, представленное ниже.
По оценкам, масса черной дыры в 6,5 миллиарда раз больше массы Солнца.
ИИ обнаруживает "потенциально опасный" астероид
Мы много слышим о рисках ИИ, но что, если он спасет нас от смертоносного астероида?
Исследователи из предстоящей обсерватории Веры Рубин в Северном Чили недавно обнаружили потенциально опасный астероид с помощью модели искусственного интеллекта.
Обсерватория имени Веры Рубин в Северном Чили, строительство которой еще не завершено, станет самой мощной цифровой камерой, используемой для астрономической съемки,
HelioLinc3DПрограмма искусственного интеллекта, ответственная за это открытие, была разработана для поддержки усилий обсерватории Vera C. Rubin по обнаружению астероидов. Модель была запущена в тестовом режиме в обсерватории ATLAS на Гавайях.
ИИ открыл астероид шириной около 600 футов (180 метров), названный 2022 SF289.
Предполагается, что этот небесный объект, размеры которого составляют около 182 метров (600 футов в ширину), приблизится к Земле на расстояние до 140 000 миль (225 000 километров).
Если учесть, что среднее расстояние Луны от Земли составляет около 238 855 миль (384 400 км) - это ближе, чем кажется по необработанным цифрам, - то ее можно отнести к потенциально опасным астероидам (PHA). Будьте уверены, он не упадет на нас.
HelioLinc3D гораздо быстрее и эффективнее обнаруживает потенциально опасные астероиды, чем существующие методы.
Традиционно это требует получения изображений определенных участков неба несколько раз за ночь, в то время как HelioLinc3D требует меньшего количества наблюдений и хорошо работает со слабыми объектами.
При наблюдении слабых объектов телескопы часто улавливают густой бесполезный шум, что делает обнаружение настоящих астероидов исключительно сложной задачей.
Ларри Денно, ведущий астроном ATLAS, особо отметил Последствия этого открытия: "Любой обзор будет испытывать трудности с обнаружением объектов, подобных 2022 SF289, которые находятся вблизи предела чувствительности, но HelioLinc3D показывает, что можно восстановить эти слабые объекты, если они видны в течение нескольких ночей. Это фактически дает нам "больший и лучший" телескоп".
Ученый из Рубина и руководитель группы HelioLinc3D Марио Юрич сказал: "Это лишь небольшое представление о том, чего можно ожидать от обсерватории Рубина менее чем через два года, когда HelioLinc3D будет обнаруживать подобные объекты каждую ночь".
Он добавил: "Но в более широком смысле это преддверие грядущей эры астрономии с интенсивным использованием данных. От HelioLinc3D до кодов с помощью искусственного интеллекта - следующее десятилетие открытий станет историей развития алгоритмов в той же степени, что и новых больших телескопов".
Определение возраста звезд с помощью искусственного интеллекта
ИИ также помогает исследователям составлять карты истории Вселенной.
Недавняя модель, разработанная как улучшенная искусственным интеллектом версия более старого проекта, EAGLES (оценка возраста по ширине литиевого эквивалента)Анализирует наличие лития в звездах, чтобы оценить их возраст.
Исторически сложилось так, что все звезды начинают свою жизнь с одинаковой долей лития. Однако по мере старения литий истощается с разной скоростью под влиянием таких факторов, как их масса и соответствующая температура.
Температура звезды, свидетельствующая о ее массе, играет ключевую роль в потреблении лития.
В более горячих звездах усиленная конвекция во внешних слоях вызывает турбулентность, в результате чего литий уходит вглубь звезды и сливается с протонами, образуя два ядра гелия. Следовательно, уровень лития со временем падает.
Наблюдая за количеством лития в звезде и ее температурой, астрономы могут экстраполировать ее возраст.
Традиционно определение возраста звезды по ее литию предполагало оценку силы лития в спектрографических данных и сопоставление их с установленными моделями звездной эволюции.
Этот процесс оказался не только трудным, но и ограниченным по масштабам. Джордж Уивер из британского Университета Кила отметил, что это "трудно сделать и требует много работы".
Уивер и астрофизик Робин Джеффрис из Университета Кила разработали алгоритм EAGLES, чтобы упростить этот процесс.
Обучив EAGLES на наборе данных из 6 000 звезд из 52 скоплений, наблюдаемых Миссия "ГайяОни разработали модель, способную оценить зарплату звезды с минимальными затратами ручного труда.
В ближайшее время EAGLES будет задействован в двух масштабных исследованиях: WEAVE на телескопе имени Уильяма Гершеля в 2023 году и 4MOST на телескопе VISTA в Европейской южной обсерватории в 2024 году.
"Это два крупных спектроскопических исследования, в ходе которых... будут получены спектры буквально десятков миллионов звезд", - заявил Джеффрис.
Одна из целей обзоров - проследить историю звездообразования в различных звездных популяциях Галактики.
xAI Элона Маска
Мы не можем оставить Элона Маска в стороне от экзистенциальной дискуссии, охватывающей космос.
В июле Маск представил свой последний лунный проект. xAI. Это новый таинственный ИИ-стартап намерен исследовать такие актуальные научные концепции, как темная материя, темная энергия, парадокс Ферми и существование инопланетян.
По словам Маска, xAI будет исследовать "фундаментальные вопросы", касающиеся "реальности" и "Вселенной".
Маск и его команда провели обсуждение xAI в Twitter Spaces, и хотя оно было интригующим, но не прояснило ничего о стратегии стартапа. По состоянию на август 2023 года нет никакой конкретной информации о том, что и как она собирается делать.
Отличное резюме https://t.co/s2QE9zuzp4
- xAI (@xai) 15 июля 2023 года
Некоторые предполагают, что xAI будет создавать модели ИИ, ориентированные на науку и статистику, чтобы ускорить исследования. Это может принять форму научно-ориентированного ИИ "общего агента", который сможет выполнять практически любые из вышеперечисленных функций.
xAI может предоставить свои вычислительные мощности научным исследователям, облегчив некоторые узкие места, связанные с развертыванием сложных моделей в академической среде.
С другой стороны, xAI может стать кульминацией еще одной большой языковой модели (LLM), а может и вовсе не стать таковой - хотя это было бы неутешительно, учитывая калибр команды основателей стартапа.
Если xAI действительно создаст сверхмощную модель ИИ для исследовательских целей, это позволит ученым создавать специализированные модели для всевозможных приложений в физике, астрономии, медицине, климатологии и других областях.
Несмотря на все свои проблемы, ИИ дает человечеству инструменты для освоения новых рубежей, которые еще несколько лет назад казались невозможными.
Эта технология, пока еще находящаяся в зачаточном состоянии, раскрывает свой потенциал для определения опасных астероидов, экзопланет и возраста звезд, позволяя нам расширить космические горизонты и углубить наши знания о Вселенной.
Несмотря на все риски, использование искусственного интеллекта для изучения секретов Вселенной - это заманчивая перспектива.
