Tehisintellekt tegeleb kosmosearheoloogiaga: 35 aasta jooksul 48 tunniga skannitud Hubble'i andmed paljastavad 1.300 saladust

Astronoomiliste uuringute piire uuesti defineeriva arvutusvõimsuse demonstratsioonis on tehisintellekti süsteem kõigest kahe ja poole päevaga saavutanud selle, milleks teadusringkondadel oleks kulunud aastakümneid käsitsi tööd: Hubble'i kosmoseteleskoobi kogu 35-aastase arhiivi läbivaatamine, et tuvastada enam kui 1.300 haruldast või anomaalset kosmilist objekti. Euroopa Kosmoseagentuuri (ESA) teadlased eesotsas David O'Ryani ja Pablo Gómeziga töötasid välja ja rakendasid närvivõrgu AnomalyMatch Hubble'i pärandarhiivi, viies läbi esimese süstemaatilise ja põhjaliku singulaarsuste otsingu ligi 100 miljonil pildil, mis on kogunenud pärast teleskoobi käivitamist. Tulemused avaldati esmaspäeval ajakirjas Astronoomia ja astrofüüsikaNeed paljastavad silmapiiril peidus oleva universumi: enamikku neist anomaaliatest polnud teaduskirjanduses kunagi dokumenteeritud, mis näitab, et isegi ajaloo kõige kontrollitumad andmed säilitavad saladusi, kui neid õigete "silmadega" vaadata.

Nähtamatu aare avalikus arhiivis

Avastuse ulatus ei seisne mitte ainult analüüsi kiiruses, vaid ka leiu olemuses. Kolme ja poole aastakümne jooksul on tuhanded astronoomid uurinud Hubble'i pilte, avaldades kümneid tuhandeid... dokumendidMõistlikult eeldati, et kõige eredamad, kummalisemad või ilmsemad objektid olid juba kataloogitud. Siiski 65% tuvastatud anomaaliatest AnomalyMatch Neil polnud astronoomilistes andmebaasides eelnevat viidet See viitab sellele, et avalikes serverites on "peidetud" sadu unikaalseid astrofüüsikalisi nähtusi, oodates masina lõpmatu kannatlikkusega tööriista, mis need päevavalgele tooks.

Väljakaevatud harulduste hulgas on kataloogis 138 uut gravitatsiooniläätse kandidaatiNeed on nähtused, kus esiplaanil oleva galaktika mass moonutab aegruumi kangast, toimides nagu kosmiline luup, mis moonutab kaugete objektide valgust täiuslikeks kaareks ja rõngasteks. Need on olulised looduslikud laborid tumeaine ja universumi paisumise uurimiseks. Lisaks tuvastas tehisintellekt 417 varem tundmatut galaktikate ühinemist, jäädvustades tähtede kokkupõrgete vägivaldset balletti interaktsiooni eri etappidel ja 18 "meduuside galaktikat", põnevad struktuurid, kus galaktikatevahelise gaasi rõhk rebib tähematerjali kombitsad lahti, kui galaktika läbi parve kihutab.

Hamburgerid, liblikad ja liigitamatu

Tehisintellekti võime tuvastada ebatavalisi morfoloogiaid viis objektide avastamiseni, mis trotsivad standardseid kirjeldusi. Meeskond märkas protoplanetaarseid kettaid, mis on nähtavad servalt ja mis oma kesktasandil oleva tolmu valguse neeldumise tõttu meenutavad visuaalselt kosmilisi "hamburgereid" või tähistaeva taustal paistvaid tumedaid liblikaid. Samuti dokumenteeriti kaks haruldast kokkupõrkega rõngasgalaktikat, mis tekkisid siis, kui väike galaktika läbis suurema galaktika keskpunkti, tekitades tähtede moodustumise lööklaine, mis sarnaneb tiigis tekkivate lainetega.

Kuid teoreetilise füüsika jaoks on ehk kõige paljutõotavam asi hulk mitukümmend objekti, mis trotsisid täielikult olemasolevaid klassifikatsiooniskeeme Need "puhtad" anomaaliad ei sobi spiraalsete, elliptiliste ega ebaregulaarsete galaktikate kategooriatesse ega tundu olevat ka instrumentaalsed artefaktid. Need on sisuliselt tõelised müsteeriumid, mis vajavad järeluuringuid teleskoopidega nagu James Webb, et teha kindlaks, kas need esindavad uusi taevakehade klasse või äärmiselt lühikesi ja haruldasi evolutsioonilisi faase, mida meil pole seni õnnestunud tabada ja tuvastada.

Inimliku ulatusega kriisi lahendamine

O'Ryani ja Gomezi uurimus käsitleb tänapäeva astronoomia põhilist kitsaskohta: mahu probleemi. Kuigi inimteadlased on kvalitatiivses analüüsis suurepärased – nad mõistavad, mis midagi on, kui nad seda näevad –, ei ole nad bioloogiliselt võimelised säilitama tähelepanu, mis on vajalik miljonite piltide läbivaatamiseks ilma väsimusest tingitud vigu tegemata. Kodanikuteaduse projektid, näiteks Galaxy Zoo, on püüdnud seda leevendada, delegeerides ülesande tuhandetele vabatahtlikele, kuid isegi avalikkuse entusiasmil on oma piirid eksponentsiaalselt kasvavate arhiivide ees.

AnomalyMatch See lahendatakse hübriidse lähenemisviisi abil pooljuhendatud ja aktiivõpe Erinevalt traditsioonilistest algoritmidest, mis otsivad ainult seda, mille leidmiseks nad on treenitud (nt „leida kasse”), treeniti see närvivõrk ära tundma astronoomiliste andmete normaalset struktuuri ja märgistama kõike, mis sellest mustrist kõrvale kaldus. Lisaks sisaldas see tagasisideahelat, kus inimeksperdid valideerisid selle esialgseid leide, „õpetades” süsteemi eristama tõelist astrofüüsikalist anomaaliat lihtsast kaamerasensori defektist või detektorit tabanud kosmilisest kiirtest.

Andmete uputuse peaproov

Selle tööriista edukas rakendamine Hubble'i arhiivis on tegelikult ettevalmistus lähitulevikuks. Astronoomia on sisenemas "Suurte Ülevaateobservatooriumide" ajastusse. ESA 2023. aastal käivitatud Eukleidese missioon kaardistab juba miljardeid galaktikaid; peagi käivituv Vera C. Rubini observatoorium loob iga paari öö tagant lõunapoolkera taevast filmi, kogudes kümne aasta jooksul üle 60 petabaidi andmeid. NASA Nancy Grace'i Rooma kosmoseteleskoobi, mis on kavandatud valmima 2027. aastal, vaateväli on 100 korda suurem kui Hubble'il, pakkudes inimmeelele enneolematult rikkalikke tähemaastikke.

Selles kontekstis on sellised tööriistad nagu AnomalyMatch Need lakkavad olemast kurioosum ja muutuvad kriitiliseks infrastruktuuriks. Ilma tehisintellektita, mis reaalajas andmevoogu filtreeriks, Valdav enamus potentsiaalsetest avastustest jääks kõvaketastele arhiveerituks, nähtamatuks ja unustatud.ESA meeskonna edu näitab, et tehisintellekt ei asenda astronoomi, vaid toimib pigem ülikiire sõelana, eraldades terad sõkaldest, et inimesed saaksid oma aja pühendada sellele, mida nad kõige paremini oskavad: võimatu füüsika tõlgendamisele.