Современная астрономия и астрофизика – это науки, которые занимаются изучением космоса и всего, что в нем находится. Однако, эти дисциплины требуют огромного количества данных и их анализа, что может занять десятилетия. Нейросети могут помочь решить эту проблему, облегчив процесс анализа данных в астрономии и астрофизике. В этой статье мы рассмотрим, как именно ИИ используется в астрономии и астрофизике, какие задачи он помогает решать и какие преимущества это дает для нашего понимания космоса. В этой статье мы приведём несколько примеров использования ИИ в астрономии:
Жемчужины науки
Известное первое изображение черной дыры стало в два раза четче благодаря искусственному интеллекту. Исследовательская команда использовала алгоритмы ИИ для улучшения первоначального изображения 2019 года, которое теперь показывает черную дыру в центре галактики M87 крупнее и темнее, чем на первоначальном изображении.
Современные телескопы могут захватывать изображения такого размера, что для просмотра каждого из них в полном объеме потребовалось бы 1500 экранов высокой четкости. Алгоритмы ИИ, в частности нейронные сети, которые используют множество взаимосвязанных узлов и способны учиться распознавать закономерности, идеально подходят для обработки этих данных. Астрономы начали использовать нейронные сети для классификации галактик в начале 2010-х годов. Теперь алгоритмы настолько эффективны, что они могут классифицировать галактики с точностью до 98%.
ИИ также используется в поиске внеземного разума и экзопланет. Например, инструменты ИИ могут выделять признаки экзопланет с точностью до 96%. Кроме того, ИИ может помочь обнаружить объекты или явления, которые еще не были обнаружены в реальном мире.
Как и во многих областях жизни в последнее время, генеративный ИИ и большие языковые модели, такие как ChatGPT, также производят волну в астрономическом мире.
Команда, создавшая первое изображение черной дыры в 2019 году, использовала генеративный ИИ для создания нового изображения. Для этого она сначала обучила ИИ распознавать черные дыры, подавая ему симуляции многих видов черных дыр. Затем команда использовала построенную модель ИИ, чтобы заполнить пробелы в огромном объеме данных, собранных радиотелескопами на черной дыре M87.
Используя эти симулированные данные, команда смогла создать новое изображение, которое в два раза четче оригинала и полностью соответствует предсказаниям общей теории относительности.
Команда из Центра астрофизики Гарварда-Смитсониана создала языковую модель под названием astroBERT, чтобы читать и организовывать 15 миллионов научных статей по астрономии. Другая команда, базирующаяся в NASA, даже предложила использовать ИИ для приоритезации астрономических проектов, процесса, в котором астрономы участвуют каждые 10 лет.
Специалисты из GFZ в Германии создали наиболее точную модель ионосферы, используя данные спутниковых наблюдений за 19 лет и нейронные сети. Ионосфера - это область геокосмического пространства, содержащая электрически заряженные частицы, которые могут влиять на распространение радиосигналов. Созданная учеными модель NET позволит корректировать сигналы и избегать ошибок, а также изучать космическую погоду и распространение электромагнитных волн.
Использование систем машинного обучения позволило ученым анализировать большие объемы информации и выявлять закономерности, что помогло создать точную модель электронной плотности верхней части ионосферы. NET эффективно воспроизводит последствия многочисленных физических процессов, которые управляют динамикой верхней части ионосферы. Это открывает новые возможности для научных исследований и улучшения глобальных навигационных систем.
Подводя итог
Использование нейросетей в астрономии и астрофизике является важным и перспективным направлением развития науки. Это позволяет ускорить и улучшить обработку больших объемов данных, а также сократить время и затраты на их анализ. Благодаря ИИ ученые могут получать более точные и детальные данные о космических объектах, что открывает новые возможности для исследований вселенной и ее законов. Однако, следует помнить, что нейросети не могут заменить человеческий интеллект и опыт, а лишь помогают ученым в их работе. Поэтому, важно продолжать развивать как технологии, так и наши знания в области космических наук.
По мере продвижения ИИ он становится неотъемлемым инструментом для астрономов. По мере улучшения телескопов, увеличения объемов данных и улучшения ИИ, вероятно, эта технология будет играть центральную роль в будущих открытиях о Вселенной.