Искусственный интеллект занимается космической археологией: данные телескопа «Хаббл», собранные за 35 лет и отсканированные за 48 часов, раскрывают 1.300 загадок.

В ходе демонстрации вычислительной мощности, которая переопределяет границы астрономических исследований, система искусственного интеллекта всего за два с половиной дня достигла того, на что научному сообществу потребовались бы десятилетия ручной работы: она проанализировала весь 35-летний архив космического телескопа «Хаббл» и идентифицировала более 1.300 редких или аномальных космических объектов. Исследователи из Европейского космического агентства (ESA) под руководством Дэвида О'Райана и Пабло Гомеса разработали и применили нейронную сеть. AnomalyMatch В архиве наследия телескопа Хаббл был проведен первый систематический и всесторонний поиск сингулярностей почти на 100 миллионах изображений, накопленных с момента запуска телескопа. Результаты исследования были опубликованы в понедельник в журнале. Астрономия и астрофизикаОни раскрывают вселенную, скрытую на виду: большинство этих аномалий никогда не были задокументированы в научной литературе, демонстрируя, что даже самые тщательно изученные данные в истории хранят секреты, если рассматривать их правильным «взглядом».

Невидимое сокровище в публичном архиве

Масштаб открытия заключается не только в скорости анализа, но и в характере обнаруженного. В течение трех с половиной десятилетий тысячи астрономов изучали изображения Хаббла, опубликовав десятки тысяч работ. бумагаВполне обоснованно предполагалось, что самые яркие, странные или наиболее очевидные объекты уже были каталогизированы. Однако, 65% аномалий, обнаруженных AnomalyMatch У них не было никаких предварительных данных в астрономических базах данных. Это означает, что сотни уникальных астрофизических явлений были «скрыты» на общедоступных серверах, ожидая, пока инструмент, обладающий бесконечным терпением машины, выведет их на свет.

В каталог вошли, среди прочего, найденные редкие находки. 138 новых кандидатов на гравитационное линзированиеЭто явления, при которых масса находящейся на переднем плане галактики искривляет ткань пространства-времени, действуя подобно космической увеличительной линзе, которая искажает свет от далеких объектов, превращая его в идеальные дуги и кольца. Это важнейшие природные лаборатории для изучения темной материи и расширения Вселенной. Кроме того, ИИ выявил 417 ранее неизвестных слияний галактикзапечатлеть бурный балет столкновений звезд на различных этапах взаимодействия, и 18 «галактик-медуз»Это завораживающие структуры, где давление межгалактического газа отрывает щупальца звездного вещества, когда галактика несется сквозь скопление.

Гамбургеры, бабочки и не поддающееся классификации

Способность ИИ обнаруживать необычные морфологии привела к открытию объектов, которые не поддаются стандартному описанию. Команда отметила протопланетные диски, наблюдаемые с ребра, которые из-за поглощения света пылью в их центральной плоскости визуально напоминают космические «гамбургеры» или темных бабочек, вырисовывающихся на фоне звездного неба. Также были задокументированы две редкие кольцевые галактики, образовавшиеся в результате столкновения небольшой галактики с более крупной, что привело к возникновению ударной волны звездообразования, подобной ряби на поверхности пруда.

Но, пожалуй, наиболее перспективным направлением для теоретической физики является набор несколько десятков объектов, которые полностью противоречили существующим схемам классификации. Эти «чистые» аномалии не вписываются в категории спиральных, эллиптических или неправильных галактик и, по всей видимости, не являются инструментальными артефактами. По сути, это настоящие загадки, требующие дальнейших исследований с помощью телескопов, подобных телескопу Джеймса Уэбба, чтобы определить, представляют ли они собой новые классы небесных объектов или чрезвычайно короткие и редкие эволюционные фазы, которые нам до сих пор не удавалось зафиксировать и идентифицировать.

Решение кризиса человеческого масштаба

Исследование О'Райана и Гомеса направлено на решение фундаментальной проблемы в современной астрономии: проблемы объема данных. Хотя ученые-люди превосходно справляются с качественным анализом — пониманием сути вещи, как только она становится видимой, — биологически они не способны поддерживать внимание, необходимое для просмотра миллионов изображений без ошибок из-за усталости. Проекты гражданской науки, такие как Galaxy Zoo, пытались смягчить эту проблему, делегируя задачу тысячам волонтеров, но даже энтузиазм публики имеет свои пределы, когда речь идет об экспоненциально растущих архивах.

AnomalyMatch Эта проблема решается с помощью гибридного подхода. полуконтролируемое и активное обучение В отличие от традиционных алгоритмов, которые ищут только то, чему их научили (например, «найти кошек»), эта нейронная сеть была обучена распознавать нормальную структуру астрономических данных и отмечать все, что отклоняется от этой структуры. Кроме того, она включала в себя механизм обратной связи, в рамках которого эксперты-люди подтверждали ее первоначальные результаты, «обучая» систему различать подлинную астрофизическую аномалию и простой дефект датчика камеры или воздействие космического луча на детектор.

Генеральная репетиция перед потоком данных.

Успешное внедрение этого инструмента в архив Хаббла, по сути, является подготовкой к ближайшему будущему. Астрономия вступает в эру «Великих обзорных обсерваторий». Миссия ESA «Евклид», запущенная в 2023 году, уже составляет карту миллиардов галактик; готовящаяся к запуску обсерватория имени Веры К. Рубин будет создавать видеоизображение неба южного полушария каждые несколько ночей, накапливая более 60 петабайт данных в течение десяти лет. Космический телескоп НАСА имени Нэнси Грейс Роман, запуск которого запланирован на 2027 год, будет иметь поле зрения в 100 раз больше, чем у телескопа «Хаббл», и позволит создавать звездные пейзажи невероятной красоты, которые поразят человеческий разум.

В этом контексте такие инструменты, как AnomalyMatch Они перестанут быть просто диковинкой и превратятся в критически важную инфраструктуру. Без искусственного интеллекта, фильтрующего поток данных в режиме реального времени, Подавляющее большинство потенциальных открытий так и останется заархивированным на жестких дисках, невидимым и забытым.Успех команды ЕКА демонстрирует, что искусственный интеллект не заменяет астронома, а скорее действует как сверхскоростное сито, отделяя зерна от плевел, чтобы люди могли посвятить свое время тому, что у них получается лучше всего: интерпретации физики невозможного.