Как бы поступил Гайло?
Группа ученых и астрономов успешно использовала искусственный интеллект и машинное обучение для идентификации и классификации сверхновых звезд. Это испытание бота проекта Bright Transient Survey (BTS), который является частью более широкой программы по наблюдению и классификации сверхновых звезд выше определенной яркости.
По мнению разработчиков BTSbot, он может устранить необходимость в посредниках-людях для подтверждения того, является ли обнаруженное событие взрывом звезды, что даст ученым больше времени для анализа небесного явления. Робот был представлен на прошлой неделе, им управляли студенты и преподаватели частного исследовательского института Northwestern University.
Адам Миллер, доцент Северо-Западного университета, сказал: «Это важный шаг вперед, поскольку дальнейшее совершенствование модели позволит роботу выделять конкретные подтипы звездных вспышек. «В конечном счете, исключение человека из процесса даст исследовательской группе больше времени для анализа наблюдений и разработки новых гипотез, объясняющих происхождение наблюдаемых нами космических взрывов».
Некоторые возражают против отказа от «посредников-людей», опасаясь, что их заменит искусственный интеллект, однако Миллер утверждает, что цель состоит в повышении эффективности.
«Мы занимаемся этим с 2018 года, когда началась программа, — рассказал TCN Набил Рехемтулла, сопредседатель проекта и аспирант по астрономии. Сейчас у нас есть десятки тысяч сверхновых, которые мы можем обучать, строить модели и автоматизировать процесс».
Сверхновая звезда — это взрыв звезды, при котором выделяется такое количество энергии, что на мгновение освещает всю галактику. Она возникает, когда у звезды заканчивается ядерное топливо, что приводит к катастрофическому коллапсу.
В 2018 году на базе Паломарской обсерватории в Сан-Диего (Калифорния) была создана установка Zwicky Transient Facility (ZTF), названная в честь астронома Фрица Цвикки, для быстрого обнаружения подобных космических явлений.
В проектную группу BTSbot, возглавляемую Рехемтулой и Миллером, вошли сотрудники Северо-Западного университета, Калифорнийского технологического института, Ливерпульского университета Джона Мурса и Университета Миннесоты.
В процессе обучения модели искусственного интеллекта Рехемтула загрузил в алгоритм более 1,4 млн. исторических изображений из 16 тыс. источников. Среди этих источников были подтвержденные сверхновые, временно светящиеся звезды, периодически меняющиеся звезды и светящиеся галактики.
Учитывая, что в год происходит около 1300-1400 сверхновых, объем данных, подлежащих анализу, весьма значителен, пояснил Рехемтулла. В рамках программы Transient in Bright Transient Survey измеряются точечные события, которые то ярчают, то затухают, а затем становятся ярче и затухают.
«Очень важно обеспечить модель чистым и репрезентативным обучающим набором. Поэтому мы начали с того, что посмотрели, какие сверхновые и какие другие явления прошли через фильтр BTS первыми».
Лехемтулла пояснил, что это позволит легче исключить появление сверхновых.
Новое составное изображение галактики Андромеды, полученное в Паломарской обсерватории, на котором видны три видимые линии света. Изображение ZTF/D. Goldstein and R. Hurt (Caltech)
Боты
BTSbot интегрированы в наблюдательный портал, что позволяет астрономам просматривать результаты, генерируемые моделью, и легко видеть, что делает модель. Исследователи из Калифорнийского технологического института работали над интеграцией, чтобы при отправке запроса искусственным интеллектом не возникало дублирующих запросов от людей.
«Мы можем вернуться назад и проанализировать 50 ночных запросов за последние пять-шесть лет. Именно эту выборку мы используем для обучения. «В общем, все, что человек проверял за последние пять-шесть лет».
Несмотря на успех, Рехемтулла отметил, что проект не обошелся без препятствий и что были временные задержки в запуске BTSbot, связанные в основном с проверкой и контролем изображений и обеспечением их качества.
«Задержка в разработке была вызвана рядом факторов, одним из которых было создание достаточно большого обучающего набора, на котором модель могла бы обучаться», — сказал он. Вы же не хотите просто выбросить все, что уже обнаружил наш телескоп, и начать подкладывать туда всякий мусор».
По мере того как искусственный интеллект становится повсеместным, эта технология входит в целый ряд областей исследований, включая лечение рака, военную оборону и образование. В то же время, несмотря на перспективность искусственного интеллекта для будущего общества, эксперты предупреждают, что технология все еще имеет некоторые тревожные привычки, включая предрассудки, расизм и ложь.
Рехемтулла также заявил о необходимости проявлять осторожность при использовании искусственного интеллекта в астрономии, признавая возможность предвзятого отбора в моделях ИИ, что поставит под сомнение их дальнейшую точность в определении объектов в других галактиках.
«На самом деле мы не слишком беспокоимся по этому поводу, поскольку находим более 99% объектов», — сказал он. «Те, кто использует ИИ в астрономии, должны учитывать предвзятость, которую они вносят в свои исследования».
