L'intelligence artificielle est l'outil idéal pour l'étude de l'Univers

Dans une tentative de comprendre l'Univers, nous devenons obsédés — nous attire la soif de l'observation. Les satellites transmettent des centaines de téraoctets de données d'informations de chaque année, et un télescope au Chili émettra de 15 téraoctets d'images de l'espace de la nuit. Personne ne peut les traiter manuellement. Comme le dit l'astronome Carlo Enrico Петрильо, «regarder les images de galaxies le plus romantique de notre travail. Le problème est de savoir comment rester concentré». Par conséquent, Петрильо développe l'IA qui va l'aider.

Петрильо et ses collègues ont cherché un phénomène qui est en fait un télescope spatial. Quand un objet massif (une galaxie ou un trou noir) se trouve entre une source lointaine de la lumière et de l'observateur sur la Terre, il courbent l'espace et de la lumière autour de lui, créant une lentille, permettant aux astronomes de regarder de plus près à incroyablement vieux et éloigné des zones de l'Univers cachés de notre vue. Cet effet est appelé gravitationnelles линзированием, et ces lentilles sont la clé de la compréhension de ce qui est de l'Univers. Jusqu'à présent, chercher leur était lent et fastidieux.

C'est ici besoin de l'intelligence artificielle et la recherche des lentilles gravitationnelles c'est le début. Comme a dit un professeur de stanford, Andrew, la Corée, la capacité de l'IA vous permet d'automatiser tout ce qui est «typique d'une personne peut faire en moins d'une seconde de la pensée». En moins d'une seconde peut ne pas sembler particulièrement généreux, mais quand il s'agit de tamisage de grandes quantités de données, c'est juste un cadeau du ciel.

La Nouvelle vague des astronomes examine l'IA n'est pas seulement comme un trieur de données. Ils explorent quelque chose qui peut être tout à fait une nouvelle façon de rechercher des découvertes scientifiques, quand l'intelligence artificielle va afficher une partie de l'Univers, dont nous n'avons jamais vu.

Mais d'abord: effet de lentille gravitationnelle. La théorie générale de la relativité d'Einstein a prédit ce phénomène est encore dans les années 1930, mais les premiers exemples est apparu en 1979. Pourquoi? Parce que l'espace très vaste, et les gens ont beaucoup de temps à sa обсмотреть, surtout sans télescopes modernes. La chasse à l'effet de lentille gravitationnelle a été difficile.

«les Lentilles que nous avons maintenant, ont été trouvés de différentes façons», dit Lily Williams, professeur d'astrophysique à l'Université du Minnesota. «Certains ont été découverts par hasard, les gens ont cherché quelque chose de totalement différent. Certains ont été trouvés à des gens qui leur ont cherché, à partir du deuxième ou troisième fois.»

Voir les photos de l'IA est capable de très bien. Par conséquent, Петрильо et ses collègues ont demandé à l'outil de l'IA, le bien-aimé dans la Silicon valley: le type de programme informatique comprenant des «neurones», simulées à l'image du présent, qui sont activés en réponse à l'entrée. Скормите ces programmes (réseaux neuronaux) un tas de données, et ils apprennent à reconnaître les schémas et les modèles. Elles fonctionnent particulièrement bien avec des informations visuelles et utilisés dans de nombreux systèmes de machine de vue de caméras dans les ballons de voitures jusqu'à la reconnaissance faciale sur les photos dans Facebook.

Comme il a été écrit dans un article publié le mois dernier, l'application de cette technologie pour la chasse à l'effet de lentille gravitationnelle, il est étonnamment facile. Tout d'abord, les scientifiques ont fait le jeu de données pour l'apprentissage du réseau de neurones — généré 6 millions de фейковых images avec des lentilles gravitationnelles. Puis nourris d'un réseau de neurones de leurs données et ont laissé comprendre les modèles. Un peu de réglage fin et a un programme qui créent effet de lentille gravitationnelle en un rien de temps.

«une Excellente classificateur dans le visage de la personne analyse de l'image avec la vitesse d'un mille à l'heure,» dit Петрильо. Une lentille se trouve à environ 30 000 galaxies. Par conséquent, l'assemblage devez travailler sans sommeil et de repos au cours de la semaine, pour trouver à seulement cinq à six lentilles. Le réseau de neurones, pour la comparaison, comprend 21 789 images en seulement 20 minutes. Et c'est avec un ancien processeur.

Le réseau de Neurones n'est pas exacte, comme un ordinateur. Pour la проглядела de la lentille, elle a posé les grands paramètres. Elle a publié 761 candidats possibles, que les gens ont appris et ont réduit à 56. Pour confirmer que c'est les vraies lentilles, vous devrez vérifier et de confirmer les trouvailles, mais Петрильо estime qu'un tiers seront présentes. Ça fait environ une lentille par minute, si l'on compare avec une centaine de lentilles, découverts ensemble de la communauté scientifique au cours des dernières décennies. Vitesse incroyable, les perspectives énormes.

La Recherche de ces lentilles est indispensable à la compréhension de l'un des plus grands mystères de l'astronomie: de quoi se compose l'Univers? La matière que nous connaissons (les planètes, les étoiles, astéroïdes, etc.) représentent seulement 5% de la substance physique, et 95% à nous est totalement inaccessible. Ces 95% sont représentés hypothétique substance, matière noire, que nous n'avons jamais observé directement. Il nous reste à étudier l'influence gravitationnelle qu'elle exerce sur le reste de l'Univers, et de l'effet de lentille gravitationnelle comptent parmi les indicateurs les plus importants.

Ce Qui peut encore faire de l'IA? Les chercheurs travaillent sur de nouveaux outils. Certains, comme Петрильо, assument la tâche d'identification: classifient de la galaxie, par exemple. D'autres ratissent les flux de données dans la recherche de signaux intéressants. Certains réseaux de neurones éliminent les obstacles artificiels pour radiotélescope, вычленяя seulement des signaux. D'autres ont été utilisés pour l'identification des pulsars, des exoplanètes ou l'amélioration de télescopes avec une faible résolution. En bref, les applications potentielles sont nombreuses.

Cette explosionen partie dû à des tendances générales dans le domaine du matériel, qui permettent d'élargir le champ d'application de l'IA, comme la disponibilité d'un bon de puissance de calcul. Les astronomes n'ont plus besoin de s'asseoir un pantalon rose et une nuits, en regardant le mouvement des planètes isolées; au lieu de cela, ils utilisent une technique qui regarde parcelles de ciel l'un après l'autre. Supérieures télescopes et de la technologie de stockage de données signifient que les possibilités pour l'analyse de la maintenant, dit Williams.

L'Analyse de grands ensembles de données — qui sont bien en mesure de faire de l'intelligence artificielle. Nous pouvons lui apprendre à reconnaître les régularités et les forcer à travailler sans relâche, et il n'a jamais clignotera et pas l'erreur.

S'inquiéter de savoir si les astronomes qu'ils font confiance à la machine, qui peut ne pas suffire à la compréhension humaine, pour découvrir quelque chose de sensationnel? Петрильо dit que non. «En général, les gens sont plus biaisés., moins efficaces et plus sujettes aux erreurs, que les machines». Уияльмс d'accord. «Les ordinateurs peuvent manquer de certaines choses, mais ils vont perdre systématiquement». Mais jusqu'à ce que nous savons ce que ne savent pas qu'ils, nous pouvons déployer des systèmes automatisés sans risque.

Pour certains astronomes le potentiel de l'IA va au-delà de la simple tri des données. Ils croient que l'intelligence artificielle peut être utilisé pour créer de l'information, remplissant des taches aveugles dans nos observations de l'Univers.

L'Astronome Kevin Шавински et son équipe, spécialisée dans l'astrophysicien galaxies et trous noirs, utilisent de l'IA pour améliorer la résolution les photos floues télescopes. À cette fin, ils ont déployé un réseau de neurones, ce qui est sans précédent génère des variations étudiées de données, si un bon faussaire imite le style d'un peintre célèbre. Ces réseaux ont été utilisés pour créer фейковых instantanés d'images d'étoiles; фейковых аудиодиалогов, en imitant les vraies voix; et d'autres types de données. De l'avis de Шавинского, tels les réseaux de neurones créent de l'information qui a été précédemment nous n'est pas disponible.

Dans un article publié Шавинским et son équipe au début de cette année, ils ont montré que ces réseaux peuvent améliorer la qualité des images de l'espace. Ils ont abaissé la qualité de l'image d'une série de galaxies, ont ajouté du bruit et du flou et a ensuite raté à travers les réseaux de neurones avec les photos originales. Le résultat est saisissant. Mais les scientifiques ne peut pas le partager.

Шавински se méfie de projet. En fin de compte, il va à l'encontre des principes fondamentaux de la science: vous pouvez découvrir l'Univers, seulement en regardant directement. «Pour cette raison, cet outil est dangereux», dit-il. Et vous pouvez l'utiliser seulement quand nous avons des données précises et quand nous pouvons vérifier le résultat. Vous pouvez former la нейросеть générer des données sur les trous noirs et l'envoyer travailler dans une zone du ciel, qui jusqu'à présent a été mal étudié. Et si elle trouve un trou noir, les astronomes devront confirmer la trouvaille à la main — comme dans le cas de lentilles gravitationnelles.

Si ces méthodes seront très fructueuses, ils peuvent être tout à fait nouvelles méthodes de recherche, de compléter un classique de la modélisation informatique et la bonne vieille observation. Jusqu'à ce que le tout ne fait que commencer, mais les perspectives sont très prometteuses. «Si vous avez cet outil, vous pouvez prendre toutes les données à partir d'archives, d'améliorer certains d'entre eux et d'en extraire une grande valeur scientifique». La valeur qui était. L'IA sera scientifiques alchimiste persan qui nous aident à nous transformer de vieilles connaissances. Et nous pourrions l'étude de l'espace, comme jamais auparavant, même sans quitter la Terre.