В 2020 году Лиза Калтенеггер, астрофизик экзопланет и директор Института Карла Сагана при Корнельском университете, и ее коллега Данг Фам задались вопросом, можно ли обучить системы машинного обучения точно определять жизненные ресурсы, такие как вода, чего не может сделать ExoMiner. “Если вы находите лед, вы можете сделать вывод о воде”, - говорит Кальтенеггер. “Если вы можете найти облака, вы делаете вывод о воде. Поэтому мы спросили, насколько это хорошо для поиска воды, облаков и льда?”
Кальтенеггер и Фам использовали данные об атмосфере Земли для моделирования экзопланет с каменистой поверхностью, водой, облаками и льдом. Они также обучили алгоритм искать признаки жизни, называемые красным краем, — длины волн света, которые растения отражают обратно в космос.
Они обнаружили, что их программное обеспечение может определять наличие жизни в смоделированной атмосфере примерно в трёх четвертях случаев, что может значительно улучшить первоначальные поиски другой Земли.
«Я думал, что это будет очень, очень сложно сделать, но алгоритмы машинного обучения довольно эффективно выявляют закономерности в данных»,
— говорит Кальтенеггер.
(Компьютерные программы лучше всего выявляли характерные признаки листовых растений и были менее надёжными при поиске признаков лишайников, коры деревьев или биоплёнки.)
Есть оговорки. Эти алгоритмы не могут обеспечить абсолютную уверенность. Скорее, можно предположить, что какой-то процент поверхности планеты покрыт жизнью. Это не то же самое, что открытие, отмечает Кальтенекгер. Это скорее полезная подсказка.
«Это не будет похоже на то, как если бы ИИ сказал, что мы нашли планету, похожую на Землю, — объясняет она. — ИИ поднимет это на такой уровень, что некоторым реальным людям придётся взглянуть на это». Учёным-людям всё равно придётся направить на планету больше телескопов и искать химические признаки, которые могут указывать на наличие там жизни.
В конечном счете, реальные люди будут решать, что означает такое открытие.
Работа Вализадегана - всего лишь один потрясающий пример того, как искусственный интеллект дает нам более детальное представление о космосе. Всего несколько лет назад ученые из международной команды под названием Event Horizon Telescope опубликовали первое изображение черной дыры.
В работе приняли участие сотни исследователей, объединивших данные радиотелескопов, расположенных по всему миру. Полученное изображение, каким бы монументальным оно ни было, оказалось размытым из-за ограничений телескопов.
Лия Медейрос, астрофизик-вычислитель и член этой команды, создала алгоритм, который находит закономерности в радиоданных и создаёт новую версию изображения. Алгоритм под названием PRIMO не улучшал изображение так, как фотограф может устранить размытость с помощью Photoshop. Вместо этого он создавал совершенно новое изображение, как если бы пользователь Photoshop создал новую картинку. В результате получилось изображение более высокого разрешения, чем то, что было получено с помощью телескопа «Горизонт событий», с более чёткими деталями чёрной дыры.
Медейрос считает, что PRIMO можно использовать для создания изображений других загадочных объектов. Некоторые из наиболее интересных процессов формирования планет до сих пор невидимы для нас даже в самые лучшие телескопы. Большие радиотелескопы могут фиксировать пыль и газ в протопланетных дисках, где формируются планеты, а оптические телескопы могут видеть полностью сформировавшиеся миры, но промежуточные стадии роста видны не так отчётливо. Медейрос считает, что такие системы, как PRIMO, могут повысить разрешающую способность самых чувствительных телескопов на Земле и, возможно, пролить свет на эти тайны.
Несмотря на весь потенциал, говорит Медейрос, некоторые учёные всё ещё с осторожностью относятся к машинному обучению. Проблема «чёрного ящика» никуда не делась. (Медейрос отмечает, что она создала PRIMO с нуля, учитывая необходимость прозрачности. Но не на все астрономические вопросы можно ответить с помощью таких специализированных программ.)
ExoMiner — это скорее «чёрный ящик», созданный на основе существующих нейронных сетей, а затем тщательно доработанный Вализадаганом и его коллегами. Но астрономы стали доверять ему, особенно после того, как он начал находить планеты.
Вализадаган вырос в Иране, где зародилась его любовь к ночному небу. Он часто вспоминает «Рубайят» — сборник стихов Омара Хайяма, персидского поэта XI века, который писал о преходящей природе жизни, месте человека во Вселенной и движении времени вперёд. Одна из строф гласит:
Для входа и выхода, вверху, около, внизу,
Это не что иное, как Волшебное шоу теней,
Играла бы в Шкатулке, Свеча которой - Солнце.,
Вокруг которого мы, Призрачные Фигуры, приходим и уходим.
Вализадаган читал эти стихи в детстве и задавался вопросом о своём месте во Вселенной. Мысль о том, что где-то там есть другие призрачные фигуры, танцующие вокруг своего собственного солнца-свечи, до сих пор не даёт ему спать по ночам. Утром он ищет ответ.
Подпишитесь на канал "Жизнь Дурова: ЗОЖ, деньги, ИТ" - все самое главное о здоровье, технологиях и деньгах