Încercând să înțelegem universul, devenim obsedați - suntem atrași de setea de observație. Sateliții transmit sute de terabyți de informații în fiecare an și doar un telescop din Chile va produce 15 terabyți de imagini spațiale în fiecare seară. Niciun om nu se poate descurca manual. După cum spune astronomul Carlo Enrico Petrillo, „Privirea fotografiilor cu galaxii este cea mai romantică parte a meseriei noastre. Problema este cum să rămâi concentrat . Prin urmare, Petrillo dezvoltă un AI care îl va ajuta.
Petrillo și colegii săi au căutat un fenomen care este în esență un telescop spațial. Când un obiect masiv (o galaxie sau o gaură neagră) este prins între o sursă de lumină îndepărtată și un observator de pe Pământ, acesta îndoaie spațiul și lumina în jurul său, creând o lentilă care permite astronomilor să arunce o privire mai atentă asupra părților incredibil de vechi și îndepărtate ale universului ascunse din punctul nostru de vedere. Acest efect se numește lentila gravitațională, iar aceste lentile sunt cheia pentru a înțelege din ce este făcut universul. Până acum, găsirea lor a fost lentă și obositoare.
Aici este nevoie de inteligența artificială - iar căutarea lentilelor gravitaționale este chiar începutul. După cum a spus profesorul de la Stanford, Andrew Ng, abilitatea AI de a automatiza tot ceea ce „o persoană tipică poate face în mai puțin de o secundă de gândire”. Mai puțin de o secundă s-ar putea să nu pară foarte mult, dar când vine vorba de cernere prin cantități mari de date, este un zeu.
Noul val de astronomi se uită la AI pentru mai mult decât doar un sortator de date. Ei explorează ceva care ar putea fi un mod complet nou de căutare a descoperirilor științifice, în care inteligența artificială va afișa părți ale universului pe care nu le-am văzut niciodată.
Dar mai întâi: lentile gravitaționale. Teoria generală a relativității a lui Einstein a prezis acest fenomen încă din anii 1930, dar primele exemple nu au apărut până în 1979. De ce? Pentru că spațiul este foarte, foarte mare, iar oamenii au avut nevoie de mult timp pentru a-l observa, mai ales fără telescoape moderne. Vânătoarea lentilelor gravitaționale a fost o provocare.
„Lentilele pe care le-am găsit acum au fost găsite într-o varietate de moduri”, spune Lilia Williams, profesor de astrofizică la Universitatea din Minnesota. „Unii au fost descoperiți întâmplător, oamenii căutau ceva complet diferit. Unele au fost găsite de oameni care le căutau, a doua sau a treia oară.
Video promotional:
AI-ul se uită foarte bine la imagini. Așa că Petrillo și colegii săi s-au orientat către un instrument iubit de AI din Silicon Valley: un tip de program de calculator compus din „neuroni” digitali, modelat după cele reale care se aprind ca răspuns la intrare. Hrăniți aceste programe (rețele neuronale) o mulțime de date și vor învăța să recunoască modele și modele. Ele funcționează în special bine cu informații vizuale și sunt folosite într-o varietate de sisteme de vizionare a mașinilor - de la camerele de luat vederi cu autovehicule la recunoașterea facială în imagini pe Facebook.
Așa cum a fost scris într-un articol publicat luna trecută, aplicarea acestei tehnologii la vânarea lentilelor gravitaționale a fost surprinzător de simplă. În primul rând, oamenii de știință au realizat un set de date pentru a antrena rețeaua neuronală - au generat 6 milioane de imagini false cu și fără lentile gravitaționale. Apoi am alimentat datele noastre în rețeaua neuronală și am lăsat-o pentru a descoperi tiparele. Un pic de tweaking și un program care recunoaște lentilele gravitaționale din clipirea unui ochi.
„Un clasificator excelent în fața umană analizează imaginile cu o viteză de o mie pe oră”, spune Petrillo. Un obiectiv este găsit aproximativ o dată la 30.000 de galaxii. Prin urmare, clasificatorul va trebui să lucreze fără somn și să se odihnească o săptămână pentru a găsi doar cinci-șase lentile. Prin comparație, o rețea neurală analizează 21.789 de imagini în doar 20 de minute. Și acest lucru este cu un procesor antic.
Rețeaua neuronală nu era la fel de exactă ca computerul. Pentru a nu trece cu vederea obiectivul, i s-au oferit parametri largi. A venit cu 761 de candidați posibili, pe care oamenii i-au studiat și redus la 56. Confirmând că acestea sunt lentile reale va trebui să fie verificate și confirmate, dar Petrillo crede că o treime va fi reală. Adică aproximativ o lentilă pe minut, comparativ cu o sută de lentile descoperite de întreaga comunitate științifică în ultimele decenii. Viteza este incredibilă, perspectivele sunt uriașe.
Găsirea acestor lentile este esențială pentru a înțelege unul dintre marile mistere ale astronomiei: din ce este făcut universul? Materia pe care o cunoaștem (planete, stele, asteroizi etc.) reprezintă doar 5% din toată materia fizică, iar un alt 95% este complet inaccesibil pentru noi. Acest 95% este reprezentat de materie ipotetică - materie întunecată, pe care nu am observat-o niciodată direct. Trebuie doar să studiem influența gravitațională pe care o are asupra restului universului, iar lentilele gravitaționale servesc drept unul dintre cei mai importanți indicatori.
Ce altceva poate face AI? Oamenii de știință lucrează la o serie de instrumente noi. Unii, precum Petrillo, își asumă sarcina de identificare: clasifică galaxiile, de exemplu. Alții scurg fluxurile de date pentru semnale interesante. Unele rețele neuronale elimină interferențele artificiale pentru un radiotelescop prin izolarea numai a semnalelor utile. Alții au fost folosiți pentru a identifica pulsars, exoplanete neobișnuite sau pentru a îmbunătăți telescoapele cu rezoluție joasă. Pe scurt, există multe utilizări potențiale.
Această explozie se datorează în parte tendințelor generale de hardware care extind câmpul AI, cum ar fi disponibilitatea unei puteri de calcul ieftine. Astronomii nu mai au nevoie să stea cu pantalonii în nopțile noroase, observând mișcarea planetelor individuale; în schimb, folosesc o tehnică sofisticată care scanează cerul unul câte unul. Telescopurile îmbunătățite și tehnologiile de stocare a datelor înseamnă că există și mai mult loc pentru analiză, spune Williams.
Analizarea seturilor de date mari este la ce este excelentă inteligența artificială. Îl putem învăța să recunoască tiparele și să-l facă să funcționeze neobosit, și niciodată nu va clipi sau va greși.
Astronomii sunt îngrijorați că au încredere într-o mașină care poate să nu aibă înțelegere umană pentru a detecta ceva senzațional? Petrillo spune că nu. „În general, oamenii sunt mai părtinitori, mai puțin eficienți și mai predispuși la erori decât mașinile”. Williams este de acord. „Calculatoarele pot lipsi anumite lucruri, dar le vor lipsi în mod sistematic”. Dar atâta timp cât știm ce nu știu, putem implementa sisteme automate fără prea multe riscuri.
Pentru unii astronomi, potențialul AI depășește simpla sortare a datelor. Ei cred că inteligența artificială poate fi folosită pentru a crea informații care să umple punctele oarbe în observațiile noastre despre univers.
Astronomul Kevin Schawinski și echipa sa în astrofizica galaxiilor și a găurilor negre folosesc AI pentru a îmbunătăți rezoluția imaginilor neclare ale telescopului. În acest scop, au desfășurat o rețea neuronală care generează variații inegalabile în datele studiate, de parcă un bun falsificator imită stilul unui artist celebru. Aceste aceleași rețele au fost utilizate pentru a crea imagini false cu imagini cu stele; dialoguri audio false care simulează voci reale; și alte tipuri de date. Potrivit lui Shavinsky, astfel de rețele neuronale creează informații care ne-au fost inaccesibile anterior.
Într-o lucrare publicată de Shavinsky și echipa sa la începutul acestui an, ei au arătat că aceste rețele pot îmbunătăți calitatea imaginilor spațiale. Au scăzut calitatea imaginilor unui număr de galaxii, au adăugat zgomot și neclaritate, apoi le-au trecut prin rețelele neuronale împreună cu imaginile originale. Rezultatul a fost uimitor. Dar oamenii de știință nu o pot împărtăși încă.
Shawinski este precaut de proiect. La urma urmei, aceasta merge împotriva principiilor de bază ale științei: puteți cunoaște universul doar observându-l direct. „Din acest motiv, acest instrument este periculos”, spune el. Și poate fi folosit doar atunci când avem date exacte și când putem verifica rezultatul. Puteți antrena o rețea neuronală pentru a genera date despre găurile negre și a o trimite la lucru într-o anumită zonă a cerului, care a fost prost explorată până acum. Și dacă va găsi o gaură neagră, astronomii vor trebui să confirme descoperirea cu propriile mâini - cum este cazul lentilelor gravitaționale.
Dacă aceste metode se dovedesc a fi fructuoase, ele ar putea deveni metode de cercetare complet noi, care să completeze simulările clasice de computer și o bună observație veche. Până acum, totul abia începe, dar perspectivele sunt foarte promițătoare. „Dacă ați avea acest instrument, puteți lua toate datele din arhive, puteți îmbunătăți unele dintre acestea și puteți extrage mai multă valoare științifică”. O valoare care nu exista până acum. AI va deveni un alchimist științific care ne va ajuta să transformăm cunoștințele vechi în cunoștințe noi. Și am putea explora spațiul ca niciodată, fără să părăsim Pământul.
Ilya Khel
