Наукпоп

30 липня, 20:02

Ексклюзив НВ

Міріади нових відкриттів. П’ять прикладів, як штучний інтелект змінює наші уявлення про Всесвіт

Щосекунди Всесвіт стає більшим і більшим — як і кількість інформації про нього. Однак проаналізувати всі дані про космос людина вже не в змозі: тут нам на допомогу приходить штучний інтелект.

Астрономія — це вже давно не вчений, який самотньо сидить на вершині гори, дивиться в телескоп і зрідка щось записує в свій зошит.

Нині це наука даних. Нові наземні телескопи, космічні обсерваторії, моделювання та симуляції — астрономія не стоїть на місці та змінюється завдяки технологіям.

Інформації стає так багато, що людського ресурсу явно недостатньо, щоб обробляти її у повному обсязі та досить добре. Отже, штучний інтелект стає невід'ємною частиною цього оновлення.

Нещодавно Європейське космічне агентство опублікувало третій набір даних місії Gaia. Цей космічний телескоп дав можливість ученим зібрати найдокладнішу карту Чумацького Шляху на сьогодні. Вона охоплює мільярди об'єктів — зірки, планети, екзопланети та їхні супутники, астероїди, а також галактики за межами Чумацького Шляху.

Передплатіть, щоб прочитати повністю

Нам необхідна ваша підтримка, щоб займатися якісною журналістикою

Передплатити
Перший місяць 1 ₴. Відмовитися від передплати можна у будь-який момент

Gaia вважається однією з найуспішніших наукових місій, на базі якої публікується найбільша кількість наукових праць.

Це десятки петабайт інформації, проаналізувати які без використання штучного інтелекту практично неможливо. Астрономія та ШІ — це ідеальний союз, оскільки вчені мають неймовірну кількість даних, а їх обробка — це ідеальне завдання для нейромереж.

Серед інших відкриттів, які ми описали в цьому матеріалі, з’ясувалося, що телескоп Gaia здатний вловлювати «зоретруси» — невеликі коливання на поверхні зірок, схожі на цунамі. Вчені називають це «золотою жилою астросейсмології», оскільки зоретруси можуть допомогти дослідникам набагато краще розуміти різні процеси, що відбуваються всередині зірок.

Як же ШІ допомагає нам вивчати Всесвіт?

Моделювання чорних дір і їх взаємодій з довкіллям

ШІ допомагає нам створювати моделі та симуляції. Взяти, наприклад, взаємодію зірки та чорної дірки, яка її поглинає. Вчені розуміють, як це відбувається, проте недавнє моделювання, проведене фахівцями NASA, допомогло нам зрозуміти деякі деталі подібних процесів — наприклад, чому певні зірки переживають подібні зустрічі.

Вчені «створили» шість віртуальних чорних дір із масою від 100 тис. до 50 млн сонячних мас. Кожній із них «згодували» по вісім зірок, маса яких варіюється від 0,15 до 10 сонячних. Моделювання підтвердило, що деякі зірки справді можуть вижити, потрапивши під вплив гравітації чорної діри: чим щільніша зірка, тим більше у неї шансів пережити зіткнення з чорною дірою.

Взагалі, різні симуляції та моделювання — одна з небагатьох доступних нам способів вивчати недоступні та малозрозумілі нам аспекти Всесвіту на кшталт темної матерії, темної енергії, антиматерії та чорні дірки. Крім того, саме так ми можемо «мотати» час назад і вивчати процеси, які відбувалися в перші миті після появи Всесвіту.

Так, наприклад, моделювання допоможе нам зрозуміти процес появи перших надмасивних чорних дір, які в теорії не могли з’явитися так рано, як про це свідчаять наявні дані.

Моделювання розвитку Всесвіту

Однак ШІ можна використовувати не тільки для прискореної обробки певних даних. Він також може поліпшувати наявні дані та на їх основі створювати свою аналітику або, як мінімум, оновлювати наявну інформацію, щоб із нею потім працювали вчені.

Так, наприклад, зробили американські астрономи: вони не просто дали ШІ «творчу свободу», а й створили ще одну нейромережу, яка контролювала його роботу. Такий підхід називається генеративно-змагальною мережею.

Дослідники хотіли зрозуміти, як гравітація впливає на темну матерію. Для цього вони доручили першому ШІ вивчати старі моделі Всесвіту та створювати на їхній основі якісніші моделі. Друга нейромережа намагається відрізнити ці моделі від моделей, зроблених звичайним методом. Згодом ШІ навчаються, адаптуються та працюють все швидше.

Найлівіша симуляція виконувалася з низькою роздільною здатністю. Використовуючи машинне навчання, дослідники збільшили масштаб цієї моделі, щоб створити симуляцію з дуже високою роздільною здатністю (праворуч). На ній можна побачити все практично те саме, що й звичайна модель з високою роздільною здатністю (у центрі), проте створення цього зображення потребує значно менших обчислювальних ресурсів / Фото: Y. Li et al. / National Academy of Sciences 2021

Скафандри NASA

Штучний інтелект не тільки допомагає у різних асбтрактных моделюваннях, але й застосовується для розробки досить матеріальних речей — космічних скафандрів. Так, у 2019 році NASA презентувало поліпшений скафандр xEMU (Exploration Extravehicular Mobility Units), який астронавти одягнуть на Місяць у межах місії Artemis.

Це перше значне оновлення космічного скафандра NASA протягом останніх майже 40 років. ШІ допоміг інженерам сконструювати частину компонентів астрорюкзака скафандра xEMU, який відповідає за систему життєзабезпечення астронавта. Це щось на кшталт рюкзака, який перетворює скафандр із громіздкого шматка тканини на особистий космічний корабель — він керує харчуванням, зв’язком, подачею кисню та регулюванням температури скафандра.

Фото: NASA

Інженери надали ШІ набір вимог для максимального розміру компонента, ваги, який він повинен витримати, або температур, яким він піддаватиметься, та дозволили алгоритмам обчислити інше. Вони також використовували генеративно-змагальну мережу, коли два алгоритми «змагаються» один з одним і допомагають таким чином створити найбільш оптимізовані компоненти скафандра.

Крім того, вчені використовували також генетичні алгоритми — цей підхід чимось схожий на природний відбір. Нейромережі створюють кілька проектів, об'єднують їх, потім беруть найкращі з них і повторюють це доти, доки не прийдуть до «ідеального» проекту.

Вчені зазначають, що ШІ допоміг зменшити вагу деяких копонентів на 50% — дуже добрий показник, зважаючи на те, що в космосі важливий кожен грам.

Пошук інопланетян

Група дослідників з Гарварду на чолі з Аві Лебом торік презентувала проект Галілео. Це десятки телескопів, розташованих у різних точках Землі, кожен із яких буде частиною величезної мережі детекторів, які сканують небесний простір у пошуках інопланетних артефактів.

Керуватиме мережею штучний інтелект. Його завдання — розрізняти, де телескопи справді зафіксують потенційну технологію інопланетян, а де детектори виявлять якогось птаха, дрону, літака чи якогось атмосферного явища. Попередньо проект має три основні напрями: отримання якісних зображень НЛО ( оскільки більшість сучасних фото та відеоматеріалів дуже низької якості); пошук та вивчення міжзоряних об'єктів на кшталт Оумуамуа у нашій галактиці; пошук інопланетних «розвідувальних» зондів.

Сам Леб визнає, що шанси дійсно зафіксувати інопланетні артефакти досить невеликі. Однак, якщо вченим таки вдасться знайти хоч щось, це можна буде порівняти із вдалою ставкою на зерно.

Пошук екзопланет

Набагато реалістичніше поле, де ШІ вже діє і діє досить ефективно — це пошук планет, розташованих у будь-якій зірковій системі, крім Сонячної.

Зараз є велика кількість різних способів пошуку екзопланет, проте найпродуктивнішим методом є вивчення яскравості зірки у часі. Якщо світло від зірки на якийсь час «загасає», це може свідчити про те, що між нею та нашою планетою проходить екзопланета. Так, ШІ навчився знаходити подібні планети з імовірністю 96%.

Астрономи розраховують, що в майбутньому ШІ визначатиме житло далеких ексопланет. Для цього потрібно як мінімум знайти хоча б одну подібну планету — у цьому нам мають допомогти космічні телескопи імені Джеймса Вебба та Ненсі Грейс Роман, який буде запущено вже зовсім скоро. Це допоможе нам натренувати ШІ, який шукатиме схожі екзопланети в даних, які надсилатимуть нам космічні телескопи.

Бонус: щаслива випадковість

Відкриття — штука тонка, і далеко не всі з них були запланованими. Наприклад, виявлення Урану — це справді випадковість, коли Кільям Гершель вивчав нічне небо у пошуках далеких зірок.

Та ж ситуація і з алгоритмами — з огляду на неймовірну кількість наявних даних, а також десятки петабайтів, які будуть нам доступні за допомогою телескопів Джеймсба Вебба, Віри Рубін, Ненсі Грейс Роман, Гайя та багатьох інших, ШІ цілком може виявити якусь аномалію випадково. Чого саме стосуватиметься це відкриття — виявлення життя на далекій екзопланеті, нового типу зірки чи чорної діри, яка весь час ховаласяь неподалік Сонячної системи — ми й не уявляємо. Однак напевне напишемо про це :)

Другие новости

Всі новини