KI og himmelen

KI og observasjon av himmelen

Moderne teleskoper og romoppdrag produserer mer data enn mennesker kan gå gjennom for hånd. Derfor bruker astronomer maskinlæring, en gren av KI, til å lete etter signaler, sortere objekter og flagge det uvanlige. KI er et verktøy for å filtrere og gjøre analysen raskere. Oppdagelser bekreftes fortsatt gjennom observasjon, kontroll og fagfellevurdering utført av mennesker.

Hvorfor astronomi trenger KI

Astronomi er en av de mest datarike vitenskapene. ESAs Gaia-oppdrag har kartlagt godt over én milliard stjerner. NASAs Kepler-oppdrag (frem til det ble avsluttet i 2018) og TESS har fulgt lysstyrken til enorme mengder stjerner over tid. Nye bakkebaserte himmelundersøkelser, som Vera C. Rubin-observatoriet i Chile, er laget for å avbilde himmelen igjen og igjen og fange opp alt som endrer seg.

Resultatet er en flom av bilder og målinger som ingen gruppe kan gå gjennom med øynene. Her kommer maskinlæring til nytte: en gren av kunstig intelligens (KI) der en datamaskin lærer å gjenkjenne mønstre fra eksempler i stedet for å følge regler skrevet for hånd. Det er ingen magi. Den er rett og slett god på gjentakende oppgaver der et menneske ville blitt sliten eller oversett noe.

Jakten på eksoplaneter

Eksoplaneter (planeter rundt andre stjerner) blir ofte funnet med transittmetoden: Når en planet passerer foran stjernen sin, svekkes stjernelyset litt og periodisk. Disse dyppene må skilles fra støy, stjerneflekker og formørkelsesvariable dobbeltstjerner.

Et kjent eksempel er Kepler-90. I 2017 kunngjorde NASA at en maskinlæringsmetode, utviklet sammen med Google, hadde funnet en ekstra planet, Kepler-90i, i Kepler-data. Dermed ble Kepler-90 det første kjente systemet med åtte planeter, like mange som i solsystemet vårt. Det viste hvordan en algoritme kan oppdage et svakt signal som lett overses. Likevel kom dataene fra et teleskop, og resultatet ble kontrollert og publisert av forskere.

Samme idé brukes på TESS-data: Programvaren foreslår kandidater, og mennesker avgjør hvilke som fortjener oppfølgende observasjoner. Mange kandidater viser seg å være falske alarmer, og det er en helt normal del av prosessen.

Sortering av galakser

Når himmelundersøkelser fotograferer millioner av galakser, må noen sortere dem: spiralgalakser, elliptiske, galakser som smelter sammen, og så videre. Galaxy Zoo er et kjent eksempel på samarbeid: Frivillige over hele verden klassifiserer bilder av galakser. Disse menneskelige merkelappene er også verdifullt treningsmateriale for algoritmer som deretter kan sortere langt større samlinger.

Lignende metoder hjelper med andre oppgaver: å oppdage eksploderende stjerner (supernovaer) i nye bilder, finne asteroidespor eller flagge sjeldne objekter som ikke ligner noe kjent. KI fungerer ofte som et filter som viser forskerne hvor det er verdt å lete.

Hvordan KI kan hjelpe en amatør

Du trenger ikke være profesjonell for å dra nytte av disse ideene. Noen realistiske, beskjedne bruksmåter:

• Planlegge kvelden: Apper og KI-assistenter kan oppsummere hva som står over horisonten, når Månen går ned og hvilke objekter som er verdt å lete etter. Sjekk nøyaktige tidspunkter i et godt efemeridverktøy eller et stjernekart.
• Identifisere objekter: Stjernekart-apper bruker telefonens kamera og posisjonsdata til å fortelle deg hvilken lys prikk du ser på. Ofte er det en planet og ikke en stjerne.
• Bearbeide bilder: Noe programvare reduserer støy i astrofoto. Vær forsiktig: Kraftig bearbeiding kan finne på detaljer som egentlig ikke finnes.
• Lære og forklare: KI kan hjelpe deg å forstå begreper, men svarene bør sjekkes mot pålitelige kilder.

For det grunnleggende om observasjon, se hvordan du ser på himmelen, og hvis du velger utstyr, se kikkert eller teleskop. For stjernedataene bak mange moderne verktøy kan du lese om stjernekatalogene Gaia og Hipparcos.

Grensen: KI hjelper, mennesker kontrollerer

KI har tydelige begrensninger:

• Den er avhengig av dataene sine. Hvis treningseksemplene er ufullstendige eller skjeve, vil programvaren overse eller forveksle enkelte objekter.
• Den kan ta feil med stor selvsikkerhet. Språkmodeller gir noen ganger troverdige, men gale svar. Mer om dette: KI-hallusinasjoner.
• Den erstatter ikke observasjon. En planetkandidat er bare en kandidat helt til uavhengige målinger bekrefter den.
• Den bærer intet ansvar. Et vitenskapelig resultat forsvares av mennesker, med metoder andre kan gjenta, og med fagfellevurdering.

God praksis er derfor enkel: Bruk KI som en hjelper, og kontroller de faktaene som betyr noe. Hvordan du gjør det, forklares i faktasjekk med KI og i hva KI kan og ikke kan.

Det fineste er at KI ikke tar bort undringen over himmelen. Den tar seg av det tunge regnearbeidet, mens du og astronomene beholder det viktigste: nysgjerrighet, tålmodighet og gleden ved å se opp og sjekke selv.

Posisjonene i Astronativa er astronomisk nøyaktige. Tolkningen er til inspirasjon. · Ordliste · Vilkår · Personvern · Takk