Püüdes universumit mõista, muutume kinnisideeks - meid köidab vaatlus janu. Satelliidid edastavad igal aastal sadu terabaiti andmeteavet ja vaid üks teleskoop Tšiilis annab igal õhtul 15 terabaiti kosmosepilti. Ükski inimene ei saa nendega käsitsi hakkama. Nagu ütleb astronoom Carlo Enrico Petrillo, on galaktikate piltide vaatamine meie töö kõige romantilisem osa. Probleem on selles, kuidas pühenduda. Seetõttu töötab Petrillo välja AI, mis aitab teda.
Petrillo ja tema kolleegid otsisid nähtust, mis on sisuliselt kosmoseteleskoop. Kui maakera kauge valgusallika ja vaatleja vahele püütakse massiivne objekt (galaktika või must auk), painutab see ruumi ja valgust selle ümber, luues läätse, mis võimaldab astronoomidel lähemalt uurida meie vaatepildi eest varjatud universumi uskumatult vanu ja kaugeid osasid. Seda efekti nimetatakse gravitatsiooniliseks läätseks ja need läätsed on võti mõistmaks, millest universum koosneb. Siiani on nende leidmine olnud aeglane ja tüütu.
Siin on vaja tehisintellekti - ja gravitatsiooniliste läätsede otsimine on kõige algus. Nagu Stanfordi professor Andrew Ng ütles, on AI võime automatiseerida kõike, mida "tavaline inimene suudab vähem kui ühe sekundi jooksul mõtlemisest teha". Vähem kui sekund ei pruugi tunduda kuigi palju, kuid kui tegemist on suure andmemahu kaudu sõelumisega, on see jumalakartus.
Astronoomide uus laine vaatab AI-d enamat kui lihtsalt andmesorteerijat. Nad uurivad midagi, mis võiks olla täiesti uus viis teaduslike avastuste otsimiseks, kus tehisintellekt kuvab neid universumi osi, mida me pole kunagi varem näinud.
Kuid kõigepealt: gravitatsiooniläätsed. Einsteini üldine relatiivsusteooria ennustas seda nähtust juba 1930. aastatel, kuid esimesed näited ilmusid alles 1979. aastal. Miks? Kuna ruum on väga-väga suur ja inimestel kulus selle vaatlemiseks palju aega, eriti ilma tänapäevaste teleskoopideta. Raskusjõuliste läätsede jaht oli keeruline.
"Läätsed, mis meil on, on leitud mitmel viisil," ütleb Minnesota ülikooli astrofüüsika professor Lilia Williams. “Mõni avastati juhuslikult, inimesed otsisid midagi täiesti erinevat. Mõne leidsid inimesed, kes otsisid neid teist või kolmandat korda."
Reklaamvideo:
AI on väga hea pilte vaadata. Nii pöördusid Petrillo ja tema kolleegid Silicon Valleys asuva armastatud AI-tööriista poole: tüüpi arvutiprogramm, mis koosneb digitaalsetest “neuronitest”, modelleerituna reaalsetest, mis tulekahjuna vastuseks sisendile tulevad. Lisage neile programmidele (närvivõrgud) palju andmeid ja nad õpivad mustreid ja mustreid ära tundma. Need töötavad eriti hästi visuaalse teabega ja neid kasutatakse paljudes masinnägemissüsteemides - alates isesõitvate autode kaameratest kuni Face Facebooki piltide näotuvastuseni.
Nagu kirjutati eelmisel kuul avaldatud artiklis, oli selle tehnoloogia rakendamine gravitatsiooniläätsede küttimisel üllatavalt lihtne. Esiteks koostasid teadlased närvivõrgu koolitamiseks andmestiku - nad genereerisid 6 miljonit võltspilti gravitatsiooniläätsedega ja ilma. Siis andsime oma andmed närvivõrku ja jätsime selle mustrite väljamõtlemiseks. Natuke näpistamist ja tulemuseks on programm, mis tuvastab gravitatsiooniläätsed ühe silmapilguga.
"Suur klassifikaator inimese näos parsib pilte kiirusega tuhat tunnis," ütleb Petrillo. Üks lääts leitakse umbes kord 30 000 galaktika kohta. Seetõttu peab klassifikaator vaid viis kuni kuus läätse leidmiseks nädal aega töötama ilma magamata ja puhkama. Neuraalvõrk sõelub võrdluseks kõigest 20 minutiga 21 789 pilti. Ja see on ühe iidse protsessoriga.
Neuraalvõrk polnud nii täpne kui arvuti. Nii et ta ei jäänud läätsest tähelepanuta, anti talle laiad parameetrid. Ta tuli välja 761 võimaliku kandidaadiga, mida inimesed uurisid ja vähendati 56-ni. Kinnitades, et need on tõelised läätsed, tuleb kontrollida ja kinnitada, kuid Petrillo usub, et kolmandik on reaalne. See on umbes üks lääts minutis, võrreldes saja läätsega, mille kogu teadusringkond on viimase paarikümne aasta jooksul avastanud. Kiirus on uskumatu, väljavaated tohutud.
Nende läätsede leidmine on hädavajalik, et mõista üht astronoomia suurt saladust: millest universum koosneb? Aine, mida me teame (planeedid, tähed, asteroidid jne), moodustab ainult 5% kogu füüsikalisest ainest ja veel 95% on meile täiesti kättesaamatud. Seda 95% esindab hüpoteetiline aine - tume aine, mida me pole kunagi otseselt täheldanud. Peame lihtsalt uurima selle gravitatsioonilist mõju, mis sellel on ülejäänud universumile, ja gravitatsiooniläätsed on üks olulisemaid näitajaid.
Mida saab AI veel teha? Teadlased töötavad paljude uute tööriistade kallal. Mõned, nagu Petrillo, võtavad endale ülesande tuvastada: nad klassifitseerivad näiteks galaktikad. Teised otsivad andmevooge huvitavate signaalide saamiseks. Mõned närvivõrgud eemaldavad raadioteleskoobi kunstlikud häired, eraldades ainult kasulikud signaalid. Teisi on kasutatud impulsside, ebatavaliste eksoplaneetide tuvastamiseks või madala eraldusvõimega teleskoopide parendamiseks. Lühidalt, potentsiaalset kasutust on palju.
See plahvatus on osaliselt tingitud üldistest riistvaratrendidest, mis laiendavad AI-ala, näiteks odava arvutusvõimsuse kättesaadavus. Astronoomid ei pea enam pilvitutel öödel püksi istuma, jälgides üksikute planeetide liikumist; selle asemel kasutavad nad keerukat tehnikat, mis skaneerib taeva ükshaaval. Täiustatud teleskoobid ja andmesalvestustehnoloogiad tähendavad, et analüüsimiseks on veelgi rohkem ruumi, ütles Williams.
Suurte andmekogumite analüüsimine on see, milles tehisintellekt on suurepärane. Me võime õpetada teda mustreid ära tundma ja panema teda väsimatult tööle ning ta ei vilgu kunagi ega tee vigu.
Kas astronoomid on mures, et nad usaldavad masinat, millel võib puududa inimlik arusaam millegi sensatsioonilise tuvastamiseks? Petrillo ütleb ei. "Üldiselt on inimesed kallutatud, vähem tõhusad ja suurema tõenäosusega vead kui masinad." Williams nõustub. "Arvutid võivad küll teatud asjadest puududa, kuid jäävad neist süstemaatiliselt ilma." Kuid seni, kuni teame, mida nad ei tea, saame automatiseeritud süsteeme juurutada ilma suurema riskita.
Mõnede astronoomide jaoks ületab AI potentsiaal lihtsat andmete sortimist. Nad usuvad, et tehisintellekti abil saab luua teavet, mis täidab meie universumivaatluste pimeala.
Astronoom Kevin Schawinski ja tema meeskond galaktikate ja mustade aukude astrofüüsikas kasutavad AI-d uduste teleskoobipiltide eraldusvõime parandamiseks. Selleks võtsid nad kasutusele närvivõrgu, mis loob uuritavates andmetes ületamatuid variatsioone, justkui jäljendaks mõni hea võltsija kuulsa kunstniku stiili. Neid samu võrke kasutati tähepiltide võltspiltide loomiseks; võlts-audio-dialoogid, mis simuleerivad päris hääli; ja muud tüüpi andmed. Šavinsky sõnul loovad sellised närvivõrgud teavet, mis oli meile varem ligipääsmatu.
Shavinsky ja tema meeskonna poolt selle aasta alguses avaldatud artiklis näitasid nad, et need võrgud saavad parandada kosmosepiltide kvaliteeti. Need halvendasid paljude galaktikate piltide kvaliteeti, lisasid müra ja hägusust ning lasid seejärel koos originaalkujutistega läbi närvivõrkude. Tulemus oli hämmastav. Kuid teadlased ei saa seda veel jagada.
Shawinski on projekti suhtes ettevaatlik. Lõppude lõpuks läheb see teaduse põhiprintsiipidega vastuollu: universumit saab tunda ainult seda vahetult jälgides. "Sel põhjusel on see tööriist ohtlik," ütleb ta. Ja seda saab kasutada ainult siis, kui meil on täpsed andmed ja kui saame tulemust kontrollida. Saate treenida närvivõrku, et genereerida andmeid mustade aukude kohta ja saata see tööle teatud taeva piirkonnas, mida seni on vähe uuritud. Ja kui ta leiab musta augu, peavad astronoomid leidmise oma kätega kinnitama - nagu gravitatsiooniläätsede puhul.
Kui need meetodid osutuvad viljakateks, võivad neist saada täiesti uued uurimismeetodid, mis täiendavad klassikalisi arvutisimulatsioone ja vanu häid vaatlusi. Siiani on kõik alles algus, kuid väljavaated on väga paljulubavad. "Kui teil oleks see tööriist, saaksite koguda andmeid arhiividest, neid osa täiustada ja saada rohkem teaduslikku väärtust." Väärtus, mida seal varem polnud. AIst saab teaduslik alkeemik, kes aitab meil vanad teadmised uuteks teadmisteks muuta. Ja me võiksime kosmoset uurida nagu kunagi varem, ilma et oleksime isegi Maalt lahkunud.
Ilja Khel
