✦ AstronativaЕнциклопедия · English

AI и небето

AI и наблюдението на небето

Съвременните телескопи и космически мисии събират толкова данни, че учените вече не могат да ги прегледат ръчно, затова използват машинно обучение – клон на изкуствения интелект (AI) – за търсене на сигнали, сортиране на обекти и откриване на необичайното. AI е инструмент за подбор и ускоряване на анализа. Открития се потвърждават чрез наблюдения, проверка и научен преглед от хора.

Защо астрономията има нужда от AI

Астрономията е една от най-богатите на данни науки. Космическата обсерватория Gaia на ESA (Европейската космическа агенция) картографира над милиард звезди. Мисиите Kepler и TESS на NASA следят (Kepler – до края на мисията си през 2018 г.) яркостта на огромен брой звезди във времето. Нови наземни обзори, като обсерваторията „Вера К. Рубин“ в Чили, са замислени да снимат небето отново и отново и да откриват всичко, което се променя.

Резултатът е поток от изображения и измервания, който никой екип не може да прегледа на око. Тук помага машинното обучение (machine learning) – клон на изкуствения интелект (AI), при който компютърът се учи да разпознава закономерности от примери, вместо да следва ръчно написани правила. Това не е магия. Програмата е силна в повтарящи се задачи, при които човек би се уморил или би изпуснал нещо.

Търсене на екзопланети

Екзопланетите (планети около други звезди) често се откриват по транзитния метод: когато планета минава пред звездата си, светлината ѝ намалява съвсем леко и периодично. Такива спадове трябва да се различат от шум, от петна по звездата и от затъмнително-двойни звезди.

Известен пример е Kepler-90. През 2017 г. NASA обяви, че с помощта на метод за машинно обучение, разработен съвместно с Google, в данните на Kepler е намерена допълнителна планета, Kepler-90i. Така Kepler-90 стана първата известна система с осем планети – колкото има и Слънчевата система. Откритието показа как алгоритъм може да забележи слаб сигнал, който е лесно да се пропусне. Данните обаче са събрани от телескоп, а резултатът е проверен и публикуван от учени.

Същият принцип се използва и при данните на TESS: програмата предлага кандидати, а хората решават кои заслужават допълнително наблюдение. Много от кандидатите се оказват фалшиви сигнали и това е нормална част от процеса.

Класифициране на галактики

Когато обзорите снимат милиони галактики, някой трябва да ги подреди: спирални, елиптични, сливащи се и т.н. Проектът Galaxy Zoo (Галактичен зоопарк) е известен пример за съвместна работа: доброволци от целия свят класифицират снимки на галактики. Тези човешки оценки са много ценни и като учебен материал за алгоритми, които после могат да сортират много по-големи масиви.

Подобно е и с други задачи: откриване на експлодиращи звезди (свръхнови) в нови снимки, на следи от астероиди, или на редки обекти, които не приличат на нищо познато. AI често служи като „филтър“, който казва на учените къде си струва да погледнат.

Как AI може да помогне на любителя

Не е нужно да сте професионалист, за да използвате подобни идеи. Ето някои реални, скромни приложения:

За основите на самото наблюдение вижте как да гледаме небето, а ако избирате уред – бинокъл или телескоп. За звездните данни, на които се опират много съвременни програми, прочетете за звездните каталози Gaia и Hipparcos.

Границата: AI помага, но проверката е човешка

Изкуственият интелект има ясни ограничения:

Затова добрата практика е проста: използвайте AI като помощник, а важните факти проверявайте. Как да правите това, е описано в проверка на факти с AI и в статията какво може и какво не може AI.

Най-хубавото е, че AI не отнема магията на небето. Той поема тежката аритметика, а вие и астрономите запазвате най-ценното – любопитството, търпението и радостта да погледнете нагоре и да проверите сами.

Въпроси и отговори

Използва ли се наистина AI в астрономията?

Да. Машинното обучение се използва за търсене на сигнали на екзопланети, класифициране на галактики, откриване на преходни събития като свръхнови и обработка на големи обзори. Резултатите се проверяват от учени.

Откри ли AI планета, която хората не са видели?

В случая с Kepler-90i NASA обяви през 2017 г., че метод за машинно обучение е помогнал да се намери слаб сигнал в данните на Kepler. Данните са от телескопа, а откритието е проверено и публикувано от хора.

Може ли AI да замени телескопа или наблюдателя?

Не. AI анализира данни, но те идват от инструменти и наблюдения. Кандидатите се потвърждават с независими измервания, а отговорността за резултата е на учените.

Как любител може да използва AI за небето?

За планиране на вечерта, за разпознаване на видимите обекти чрез приложения и за обяснение на термини. Важните данни, като часове и положения, си струва да се сверят с надеждна карта или ефемериди.

Свързани статии

Как да гледаме нощното небе: наръчник за начинаещиБинокъл или телескоп: с какво да започнемЗвездни каталози: откъде идват звездите в 3D небетоХалюцинации на AI: когато машината измисляКак да проверим какво ни казва AI за небетоКакво може и какво не може AI (изкуственият интелект) в хороскопите

Източници

Виж небето над теб сега →

Позициите в Astronativa са астрономически точни. Тълкуването е за вдъхновение. · Речник · Условия · Поверителност