Ko poskušamo razumeti vesolje, smo postali obsedeni - privlači nas žeja po opazovanju. Sateliti vsako leto prenašajo na stotine terabajtov podatkov, samo en teleskop v Čilu pa bo vsako noč ustvaril 15 terabajtov vesoljskih slik. Noben človek jih ne more ročno obdelati. Kot pravi astronom Carlo Enrico Petrillo, je „gledanje slik galaksij najbolj romantičen del našega dela. Problem je, kako ostati osredotočen. Zato Petrillo razvija AI, ki mu bo pomagal.
Petrillo in njegovi sodelavci so iskali pojav, ki je v bistvu vesoljski teleskop. Ko se ogromen predmet (galaksija ali črna luknja) ujame med oddaljen svetlobni vir in opazovalcem na Zemlji, upogne prostor in svetlobo okoli njega, kar ustvari lečo, ki astronomom omogoča natančnejši pogled na neverjetno stare in oddaljene dele vesolja, skrite pred našim pogledom. Ta učinek se imenuje gravitacijsko leče in te leče so ključnega pomena za razumevanje, iz česa je sestavljeno vesolje. Do zdaj je bilo njihovo iskanje počasno in dolgočasno.
Tu je potrebna umetna inteligenca - in iskanje gravitacijskih leč je že sam začetek. Kot je izjavil profesor Stanforda Andrew Ng, je sposobnost AI avtomatizirati vse, kar "lahko navaden človek stori v manj kot eni sekundi razmišljanja." Manj kot sekunda se morda ne sliši veliko, toda ko gre za presejanje velikih količin podatkov, je to božji dar.
Novi val astronomov išče AI več kot le razvrščevalnik podatkov. Raziskujejo nekaj, kar bi lahko bil povsem nov način iskanja znanstvenih odkritij, kjer bo umetna inteligenca prikazala dele vesolja, ki jih še nismo videli.
Najprej pa: gravitacijske leče. Einsteinova splošna teorija relativnosti je ta pojav napovedovala že v tridesetih letih prejšnjega stoletja, vendar se prvi primeri niso pojavili šele leta 1979. Zakaj? Ker je prostora zelo, zelo veliko in so si ljudje vzeli veliko časa, da so ga opazovali, še posebej brez sodobnih teleskopov. Lov na gravitacijske leče je bil izziv.
"Leče, ki smo jih zdaj našli, smo našli na različne načine," pravi Lilia Williams, profesorica astrofizike na Univerzi v Minnesoti. »Nekatere so odkrili po naključju, ljudje so iskali nekaj povsem drugega. Nekaj so jih našli ljudje, ki so jih iskali, drugi ali tretjič."
Promocijski video:
AI zelo dobro gleda slike. Tako sta se Petrillo in njegovi sodelavci obrnili na ljubljeno orodje AI v Silicijevi dolini: vrsto računalniškega programa, sestavljenega iz digitalnih "nevronov" po vzoru resničnih, ki sprožijo v odziv na vhod. Nahranite te programe (nevronske mreže) veliko podatkov in naučili se bodo prepoznati vzorce in vzorce. Še posebej dobro delujejo z vizualnimi informacijami in se uporabljajo v različnih sistemih strojnega vida - od kamer v samovozečih avtomobilih do prepoznavanja obraza na slikah na Facebooku.
Kot je bilo zapisano v članku, objavljenem prejšnji mesec, je bila uporaba te tehnologije pri lovu na gravitacijske leče presenetljivo preprosta. Najprej so znanstveniki izdelali nabor podatkov za usposabljanje nevronske mreže - ustvarili so 6 milijonov ponarejenih slik z gravitacijskimi lečami in brez njih. Nato smo svoje podatke vnesli v nevronsko mrežo in jih pustili, da so ugotovili vzorce. Nekaj tvitanja in program, ki prepozna trenutek leče v trenutku.
"Odličen klasifikator na človeškem obrazu razčleni slike s hitrostjo tisoč na uro," pravi Petrillo. Ena leča najdemo približno enkrat na 30.000 galaksij. Zato bo klasifikator moral teden dni brez spanja in počitka poiskati le pet do šest leč. Nevronska mreža za primerjavo razčleni 21.789 slik v samo 20 minutah. In to z enim starodavnim procesorjem.
Nevronska mreža ni bila tako natančna kot računalnik. Da ne bi spregledala leče, so ji dali široke parametre. Napisala je 761 možnih kandidatov, ki so jih ljudje preučili in zmanjšali na 56. Potrdilo, da gre za prave leče, bo treba preveriti in potrditi, toda Petrillo verjame, da bo tretjina resnična. To je približno ena leča na minuto v primerjavi s sto lečami, ki jih je odkrila celotna znanstvena skupnost v zadnjih nekaj desetletjih. Hitrost je neverjetna, obeti so ogromni.
Iskanje teh leč je ključnega pomena za razumevanje ene izmed velikih skrivnosti astronomije: iz česa je sestavljeno vesolje? Zadeva, ki jo poznamo (planeti, zvezde, asteroidi itd.), Predstavlja le 5% vse fizične materije, nadaljnjih 95% pa nam je povsem nedostopno. Ta 95% predstavlja hipotetična materija - temna snov, ki je nismo nikoli neposredno opazili. Preučiti moramo samo gravitacijski vpliv, ki ga ima na preostali del vesolja, gravitacijske leče pa služijo kot eden najpomembnejših kazalcev.
Kaj lahko še AI naredim? Znanstveniki delajo na številnih novih orodjih. Nekateri, kot je Petrillo, prevzamejo nalogo identifikacije: razvrstijo na primer galaksije. Drugi pa brskajo po podatkovnih tokovih za zanimive signale. Nekatere nevronske mreže odstranijo umetne motnje radijskega teleskopa z izolacijo samo uporabnih signalov. Drugi so bili uporabljeni za identifikacijo pulsarjev, nenavadnih eksoplanetov ali za izboljšanje teleskopov z nizko ločljivostjo. Skratka, obstaja veliko potencialnih uporab.
Deloma do te eksplozije so splošni strojni trendi, ki širijo področje AI, na primer razpoložljivost poceni računalniške moči. Astronomom ni treba več sesati hlač ob oblačnih nočeh in opazovati gibanje posameznih planetov; namesto tega uporabljajo prefinjeno tehniko, ki eno za drugim pregleduje nebo. Izboljšani teleskopi in tehnologije za shranjevanje podatkov pomenijo, da je za analizo še več prostora, pravi Williams.
Analiza velikih nizov podatkov je tisto, v čemer se umetna inteligenca odlično obnese. Lahko ga naučimo prepoznati vzorce in ga delati neumorno, in nikoli ne bo utripal ali delal napak.
Ali astronomi skrbijo, da zaupajo stroju, ki morda nima dovolj človeškega razumevanja, da bi zaznalo nekaj senzacionalnega? Petrillo pravi, da ne. "Na splošno so ljudje bolj pristranski, manj učinkoviti in bolj nagnjeni k napakam kot stroji." Williams se strinja. "Računalniki morda pogrešajo določene stvari, vendar jih bodo sistematično pogrešali." Toda če vemo, česa ne vedo, lahko avtomatizirane sisteme razporedimo brez večjega tveganja.
Pri nekaterih astronomih potencial AI presega preprosto razvrščanje podatkov. Menijo, da lahko umetno inteligenco uporabimo za ustvarjanje informacij, ki zapolnjujejo slepe lise pri naših opazovanjih vesolja.
Astronom Kevin Schawinski in njegova ekipa za astrofiziko galaksij in črnih lukenj uporabljajo AI za izboljšanje ločljivosti zamegljenih posnetkov teleskopa. V ta namen so postavili nevronsko mrežo, ki ustvarja neprekosljive variacije v proučevanih podatkih, kot da dober ponarejevalnik posnema slog slavnega umetnika. Ta ista omrežja so bila uporabljena za ustvarjanje ponarejenih slik zvezdnih fotografij; ponarejeni zvočni dialogi, ki simulirajo resnične glasove; in druge vrste podatkov. Kot pravi Shavinsky, takšne nevronske mreže ustvarjajo informacije, ki so bile prej nedostopne za nas.
V prispevku, ki sta ga Shavinsky in njegova ekipa objavila v začetku tega leta, so pokazali, da lahko ta omrežja izboljšajo kakovost vesoljskih posnetkov. Znižali so kakovost slik številnih galaksij, dodali hrup in zamegljenost, nato pa jih prenesli skozi nevronske mreže skupaj s prvotnimi slikami. Rezultat je bil neverjeten. Toda znanstveniki tega še ne morejo deliti.
Shawinski je previden pri projektu. Konec koncev gre v nasprotju z osnovnimi načeli znanosti: vesolje lahko spoznaš le tako, da ga direktno opazuješ. "Zaradi tega je to orodje nevarno," pravi. In uporabimo ga lahko le, če imamo natančne podatke in ko lahko preverimo rezultat. Usposobite lahko nevronsko omrežje, da ustvari podatke o črnih luknjah in jih pošljete na delo na določenem območju neba, ki je bilo do zdaj slabo raziskano. In če bo našla črno luknjo, bodo morali astronomi najdbo potrditi z lastnimi rokami - tako je tudi z gravitacijskimi lečami.
Če se te metode izkažejo za koristne, lahko postanejo povsem nove raziskovalne metode, ki dopolnjujejo klasične računalniške simulacije in dobro staro opazovanje. Zaenkrat se vse šele začne, a obeti so zelo obetavni. "Če bi imeli to orodje, bi lahko vzeli vse podatke iz arhivov, jih izboljšali in pridobili več znanstvene vrednosti." Vrednost, ki je prej ni bilo. AI bo postal znanstveni alkimist, ki nam bo pomagal preoblikovati staro znanje v novo znanje. In lahko bi raziskovali vesolje kot še nikoli prej, ne da bi sploh zapustili Zemljo.
Ilya Khel