**Джерело: **Національна астрономічна обсерваторія Китайської академії наук
Речі змішані, вроджені. Самотній! Незалежність не змінюється, Чжоу Сюнь не гине.
-- "Дао Те Цзін"
Малюнок 1. Дивлячись на всесвіт (згенерований інструментом Unbounded AI)
З давніх часів люди мали нескінченні фантазії про величезне зоряне небо та постійно досліджували його. В останні роки завдяки стрімкому розвитку науки і техніки люди прискорили темпи дослідження Всесвіту. Використовуючи сучасне обладнання та технології, астрономи виявили такі дивовижні явища, як гравітаційні хвилі, чорні діри, темна матерія та темна енергія, які значно покращили наше розуміння Всесвіту.
З 2011 року технологія штучного інтелекту (ШІ) швидко розвивається, успішно подолала технологічний розрив між наукою та застосуванням і досягла серйозних проривів у класифікації зображень, розпізнаванні мовлення, відповідях на знання знань, водінні без водія тощо. Прорив увійшов у період бурхливого розвитку. У галузі астрономії застосування ШІ також прискорюється з кожним роком. Завдяки статистиці статей із залученням штучного інтелекту до астрономічних досліджень на arXiv було виявлено, що кількість статей зросла з 46 у 2013 році до 2328 у 2022 році, тобто в 50 разів за десять років.
Малюнок 2. Кількість статей про штучний інтелект, опублікованих на тему фізики arxiv за останні десять років (статистичні результати пошукового машинного навчання, глибокого навчання або ключових слів нейронної мережі в назві)
Астрономія вступила в еру багатодіапазонних, великих вибірок і високої інформативності, а кількість даних, що генеруються телескопами та іншими приладами спостереження, стала справді «астрономічною цифрою». Технологія штучного інтелекту дедалі ширше використовується в астрономії. Її алгоритми еволюціонували від традиційного машинного навчання до глибокого навчання, а її завдання аналізу коливаються від простих до складних. З безперервним удосконаленням структури нейронної мережі здатність моделі штучного інтелекту виділяти та відображати ознаки була значно розширена. Тепер ми змогли безпосередньо ідентифікувати дуже слабкі об’єкти, такі як галактики з низькою яскравістю (показані на малюнку 3) і L-карлики (показані на малюнку 4) за фотометричними зображеннями. Ці об’єкти є одними з найтьмяніших галактик і зірок, які можна розрізнити на зображеннях у видимому світлі.
Малюнок 3. Використовуйте штучний інтелект для пошуку галактик із низькою яскравістю збоку (Джерело: Xing Yongguang, Yi Zhenping, Shandong University)
Малюнок 4. Використання штучного інтелекту для пошуку L-карликів (Джерело: Cao Zhi, Yi Zhenping, Shandong University)
Народження ChatGPT знаменує великий прорив у ШІ та вважається віхою в запуску нового витку революції ШІ. ChatGPT є результатом поєднання великої моделі та великих даних. У сфері астрономії накопичено велику кількість даних спостережень. Завдяки підтримці алгоритмів і обчислювальної потужності астрономія також увійде в еру революції ШІ, яка, ймовірно, принесе підривні зміни.
Встановлена модель аналізу великих даних може отримувати багатшу та точнішу інформацію з астрономічних великих даних. Наприклад, він може автоматично виявляти та класифікувати різні небесні тіла безпосередньо із зображень, автоматично об’єднувати дані з кількох діапазонів, надавати надійні параметри атрибутів небесних тіл і автоматично створювати статистичні діаграми.
На малюнку 5 показано структуру для завдань створення підписів до зображень, що складається зі згорткової нейронної мережі (CNN) і рекурентної нейронної мережі (RNN). Модель може ідентифікувати об’єкти на зображеннях і описувати вміст зображень словами, тобто через модель AI комп’ютер має можливість «бачити картинки і говорити». Таке завдання включає в себе два різних інформаційних режиму зображення та тексту опису. Як змусити модель штучного інтелекту повною мірою використовувати мультимодальну інформацію та взаємодіяти також є тенденцією майбутніх досліджень.
Малюнок 5. Структура завдання опису зображення
За допомогою опису зображень та інших технологій можна автоматично аналізувати астрономічні зображення, а результати зворотного зв’язку можна надавати прямими та зрозумілими способами, такими як текст, зображення та голос. На малюнку 6 показано схематичну діаграму автоматичного аналізу зображення з Dark Energy Camera Heritage Sky Survey і створення текстового відгуку.
Малюнок 6. Використовуйте велику модель AI для автоматичної ідентифікації небесних тіл на астрономічних зображеннях і створення текстових описів і каталогів зірок. (Джерело: Bi Mingxuan, Shandong University)
ШІ також допоможе прискорити відкриття нових явищ і нових законів. Використовуючи алгоритми штучного інтелекту, очікується, що він зможе ефективно визначати тенденції та кореляції, приховані в астрономічних великих даних. Наприклад, використання алгоритмів штучного інтелекту може швидко ідентифікувати слабкі сигнали, пов’язані з екзопланетами, щоб знайти розумні цивілізації, схожі на земні.Це потенційне існування в Чумацькому Шляху, розраховане за рівнянням Дрейка. Такі відкриття дадуть нам важливі ключі до розгадки таємниць нашого Всесвіту.
Рисунок 7. Рівняння Дрейка, яке використовується для оцінки земної цивілізації інопланетян у Чумацькому Шляху
Крім того, AI також буде широко використовуватися в автоматизованих спостереженнях телескопів, які можуть ідентифікувати небесні об’єкти, що цікавлять телескоп, у режимі реального часу та допомагати визначати пріоритети для подальших спостережень. Ця автоматизація дозволяє астрономам ефективно контролювати небо та швидко реагувати на тимчасові події.
Ми з нетерпінням чекаємо на створення астрономічної моделі штучного інтелекту, яка буде розумнішою за ChatGPT у найближчому майбутньому, тим самим звільняючи астрономів від стомлюючої обробки даних і дозволяючи їм більше зосередитися на наукових дослідженнях. У цей час перше, що для астрономів після кожного щоденного виходу на роботу може бути випити кави, слухаючи звіт про роботу помічника AI, і отримати результати аналізу помічника AI у всіх напрямках через звук, зображення або відео.
Давайте разом чекати цієї чудової ери!
Малюнок 8. Принципова схема майбутнього помічника ШІ (Джерело: Інтернет)
Про автора
І Чженпін, доцент Шаньдунського університету, головний керівник, голова астрономічної групи великих даних Шаньдунського університету. Відданий міждисциплінарним дослідженням астрономії та інформатики, застосовуючи алгоритми ШІ для покращення можливостей автоматичного та інтелектуального аналізу астрономічних даних.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Як ШІ змінить астрономію?
Автор: Yi Zhenping
**Джерело: **Національна астрономічна обсерваторія Китайської академії наук
З давніх часів люди мали нескінченні фантазії про величезне зоряне небо та постійно досліджували його. В останні роки завдяки стрімкому розвитку науки і техніки люди прискорили темпи дослідження Всесвіту. Використовуючи сучасне обладнання та технології, астрономи виявили такі дивовижні явища, як гравітаційні хвилі, чорні діри, темна матерія та темна енергія, які значно покращили наше розуміння Всесвіту.
З 2011 року технологія штучного інтелекту (ШІ) швидко розвивається, успішно подолала технологічний розрив між наукою та застосуванням і досягла серйозних проривів у класифікації зображень, розпізнаванні мовлення, відповідях на знання знань, водінні без водія тощо. Прорив увійшов у період бурхливого розвитку. У галузі астрономії застосування ШІ також прискорюється з кожним роком. Завдяки статистиці статей із залученням штучного інтелекту до астрономічних досліджень на arXiv було виявлено, що кількість статей зросла з 46 у 2013 році до 2328 у 2022 році, тобто в 50 разів за десять років.
Астрономія вступила в еру багатодіапазонних, великих вибірок і високої інформативності, а кількість даних, що генеруються телескопами та іншими приладами спостереження, стала справді «астрономічною цифрою». Технологія штучного інтелекту дедалі ширше використовується в астрономії. Її алгоритми еволюціонували від традиційного машинного навчання до глибокого навчання, а її завдання аналізу коливаються від простих до складних. З безперервним удосконаленням структури нейронної мережі здатність моделі штучного інтелекту виділяти та відображати ознаки була значно розширена. Тепер ми змогли безпосередньо ідентифікувати дуже слабкі об’єкти, такі як галактики з низькою яскравістю (показані на малюнку 3) і L-карлики (показані на малюнку 4) за фотометричними зображеннями. Ці об’єкти є одними з найтьмяніших галактик і зірок, які можна розрізнити на зображеннях у видимому світлі.
Народження ChatGPT знаменує великий прорив у ШІ та вважається віхою в запуску нового витку революції ШІ. ChatGPT є результатом поєднання великої моделі та великих даних. У сфері астрономії накопичено велику кількість даних спостережень. Завдяки підтримці алгоритмів і обчислювальної потужності астрономія також увійде в еру революції ШІ, яка, ймовірно, принесе підривні зміни.
Встановлена модель аналізу великих даних може отримувати багатшу та точнішу інформацію з астрономічних великих даних. Наприклад, він може автоматично виявляти та класифікувати різні небесні тіла безпосередньо із зображень, автоматично об’єднувати дані з кількох діапазонів, надавати надійні параметри атрибутів небесних тіл і автоматично створювати статистичні діаграми.
На малюнку 5 показано структуру для завдань створення підписів до зображень, що складається зі згорткової нейронної мережі (CNN) і рекурентної нейронної мережі (RNN). Модель може ідентифікувати об’єкти на зображеннях і описувати вміст зображень словами, тобто через модель AI комп’ютер має можливість «бачити картинки і говорити». Таке завдання включає в себе два різних інформаційних режиму зображення та тексту опису. Як змусити модель штучного інтелекту повною мірою використовувати мультимодальну інформацію та взаємодіяти також є тенденцією майбутніх досліджень.
За допомогою опису зображень та інших технологій можна автоматично аналізувати астрономічні зображення, а результати зворотного зв’язку можна надавати прямими та зрозумілими способами, такими як текст, зображення та голос. На малюнку 6 показано схематичну діаграму автоматичного аналізу зображення з Dark Energy Camera Heritage Sky Survey і створення текстового відгуку.
ШІ також допоможе прискорити відкриття нових явищ і нових законів. Використовуючи алгоритми штучного інтелекту, очікується, що він зможе ефективно визначати тенденції та кореляції, приховані в астрономічних великих даних. Наприклад, використання алгоритмів штучного інтелекту може швидко ідентифікувати слабкі сигнали, пов’язані з екзопланетами, щоб знайти розумні цивілізації, схожі на земні.Це потенційне існування в Чумацькому Шляху, розраховане за рівнянням Дрейка. Такі відкриття дадуть нам важливі ключі до розгадки таємниць нашого Всесвіту.
Крім того, AI також буде широко використовуватися в автоматизованих спостереженнях телескопів, які можуть ідентифікувати небесні об’єкти, що цікавлять телескоп, у режимі реального часу та допомагати визначати пріоритети для подальших спостережень. Ця автоматизація дозволяє астрономам ефективно контролювати небо та швидко реагувати на тимчасові події.
Ми з нетерпінням чекаємо на створення астрономічної моделі штучного інтелекту, яка буде розумнішою за ChatGPT у найближчому майбутньому, тим самим звільняючи астрономів від стомлюючої обробки даних і дозволяючи їм більше зосередитися на наукових дослідженнях. У цей час перше, що для астрономів після кожного щоденного виходу на роботу може бути випити кави, слухаючи звіт про роботу помічника AI, і отримати результати аналізу помічника AI у всіх напрямках через звук, зображення або відео.
Давайте разом чекати цієї чудової ери!
Про автора
І Чженпін, доцент Шаньдунського університету, головний керівник, голова астрономічної групи великих даних Шаньдунського університету. Відданий міждисциплінарним дослідженням астрономії та інформатики, застосовуючи алгоритми ШІ для покращення можливостей автоматичного та інтелектуального аналізу астрономічних даних.