Pokušavajući razumjeti svemir, postajemo opsjednuti - privlači nas žeđ za promatranjem. Sateliti svake godine prenose stotine terabajta podataka, a samo će jedan teleskop u Čileu proizvesti 15 terabajta svemirske slike svake večeri. Nijedan čovjek ne može ih ručno nositi. Kao što kaže astronom Carlo Enrico Petrillo, „Gledanje slika galaksija najromantičniji je dio našeg posla. Problem je kako ostati koncentriran. Stoga Petrillo razvija AI koji će mu pomoći.
Petrillo i njegovi kolege tražili su fenomen koji je u osnovi svemirski teleskop. Kad se masivni objekt (galaksija ili crna rupa) uhvati između udaljenog izvora svjetlosti i promatrača na Zemlji, on savija prostor i svjetlost oko njega, stvarajući leću koja omogućuje astronomima da bliže pogledaju nevjerojatno stare i daleke dijelove svemira skrivene od našeg pogleda. Taj se efekt naziva gravitacijsko leće, a te su leće ključ za razumijevanje od čega se svemir sastoji. Do sada je njihovo pronalaženje bilo sporo i mučno.
Ovdje je potrebna umjetna inteligencija - a potraga za gravitacijskim lećama je na samom početku. Kao što je rekao profesor Stanforda Andrew Ng, sposobnost AI da automatizira sve što "tipična osoba može učiniti za manje od jedne sekunde razmišljanja". Manje od sekunde možda ne zvuči puno, ali kada je riječ o prosijavanju velikih količina podataka, to je božji dar.
Novi val astronoma traži od AI više od samo razvrstavača podataka. Oni istražuju nešto što bi mogao biti potpuno nov način traženja znanstvenih otkrića, gdje će umjetna inteligencija prikazati dijelove svemira koje nikad nismo vidjeli.
Ali prvo: gravitaciona leća. Einsteinova opća teorija relativiteta predviđala je taj fenomen već u 1930-ima, ali prvi se primjeri pojavili tek 1979. godine. Zašto? Jer je prostor vrlo, vrlo velik, a ljudima je trebalo dugo da ga promatraju, pogotovo bez modernih teleskopa. Lov na gravitacijske leće bio je izazovan.
"Leće koje smo sada pronašli na različite načine", kaže Lilia Williams, profesorica astrofizike na Sveučilištu u Minnesoti. „Neke su otkrili slučajno, ljudi su tražili nešto sasvim drugo. Neke su pronašli ljudi koji su ih tražili, drugi ili treći put."
Promotivni video:
AI je vrlo dobar u gledanju slika. Tako su se Petrillo i njegovi kolege okrenuli voljenom AI alatu u Silicijskoj dolini: vrsti računalnog programa sastavljenog od digitalnih "neurona" po uzoru na prave koji pucaju kao odgovor na ulaz. Nahranite tim programima (neuronske mreže) puno podataka i naučit će prepoznati obrasce i obrasce. Posebno dobro djeluju s vizualnim informacijama i koriste se u raznim sustavima strojnog vida - od kamera u automatskim vozilima do prepoznavanja lica na slikama na Facebooku.
Kao što je napisano u članku objavljenom prošlog mjeseca, primjena ove tehnologije na lov na gravitacijske leće bila je iznenađujuće jednostavna. Prvo su znanstvenici napravili skup podataka kako bi osposobili neuronsku mrežu - stvorili su 6 milijuna lažnih slika sa i bez gravitacijskih leća. Zatim smo svoje podatke dodali u neuronsku mrežu i ostavili ih da utvrde obrasce. Malo ugađanja i rezultat je programa koji prepoznaje gravitacijske leće u tren oka.
„Sjajan klasifikator ljudskog lica raščlanjuje slike brzinom od tisuću na sat“, kaže Petrillo. Jedna leća se nalazi otprilike jednom na svakih 30.000 galaksija. Stoga će klasifikator morati raditi bez sna i odmora tjedan dana kako bi pronašao samo pet do šest leća. Neuronska mreža, za usporedbu, analizira 21.789 slika u samo 20 minuta. I to s jednim drevnim procesorom.
Neuronska mreža nije bila tako precizna kao računalo. Kako ne bi previdjela objektiv, dobili su joj široke parametre. Našla je 761 moguća kandidata, što su ljudi proučavali i smanjila na 56. Potvrđujući da su to stvarne leće morat će se provjeriti i potvrditi, ali Petrillo vjeruje da će se trećina pokazati stvarnom. To je oko jedne leće u minuti u usporedbi sa stotinu leća koje je otkrila cijela znanstvena zajednica u posljednjih nekoliko desetljeća. Brzina je nevjerojatna, izgledi su ogromni.
Pronalaženje ovih sočiva bitno je za razumijevanje jedne od velikih misterija astronomije: od čega se sastoji svemir? Materija koju znamo (planete, zvijezde, asteroidi itd.) Predstavlja samo 5% sve fizičke materije, a još 95% nam je potpuno nepristupačno. Ovih 95% predstavlja hipotetička materija - tamna materija, koju nikada nismo izravno promatrali. Samo moramo proučiti gravitacijski utjecaj koji ima na ostatak svemira, a gravitacijska leća služe kao jedan od najvažnijih pokazatelja.
Što još AI može učiniti? Znanstvenici rade na brojnim novim alatima. Neki, poput Petrila, preuzimaju zadatak identifikacije: na primjer, klasificiraju galaksije. Drugi pretražuju strujanje podataka radi zanimljivih signala. Neke neuronske mreže uklanjaju umjetne smetnje za radio-teleskop izoliranjem samo korisnih signala. Ostali su korišteni za identificiranje pulsara, neobičnih egzoplaneta ili za poboljšanje teleskopa niske rezolucije. Ukratko, postoji mnogo mogućih upotreba.
Do ove eksplozije dijelom dolazi zbog općih trendova hardvera koji proširuju polje AI, poput dostupnosti jeftine računalne snage. Astronomi više ne trebaju sjediti u hlačama bez oblaka, promatrajući kretanje pojedinih planeta; umjesto toga, oni koriste sofisticiranu tehniku koja jedno po jedno skenira nebo. Poboljšani teleskopi i tehnologije za pohranu podataka znače da ima još više prostora za analizu, kaže Williams.
Analiza velikih skupova podataka ono je u čemu je dobra umjetna inteligencija. Možemo ga naučiti prepoznati uzorke i natjerati ga da neumorno radi, a on nikada neće treptati ili pogriješiti.
Jesu li astronomi zabrinuti da vjeruju stroju kojem možda nedostaje ljudsko razumijevanje da otkrije nešto senzacionalno? Petrillo kaže da ne. "Općenito, ljudi su pristraniji, manje učinkoviti i skloniji pogreškama od strojeva." Williams se slaže. "Računala mogu propustiti određene stvari, ali sustavno će ih propustiti." Ali sve dok znamo što oni ne znaju, možemo implementirati automatizirane sustave bez puno rizika.
Za neke astronome potencijal AI nadilazi jednostavno sortiranje podataka. Oni vjeruju da se umjetna inteligencija može koristiti za stvaranje informacija koje ispunjavaju slijepe mrlje u našim promatranjima svemira.
Astronom Kevin Schawinski i njegov tim iz astrofizike galaksija i crnih rupa koriste AI za poboljšanje razlučivosti mutnih slika teleskopa. U tu su svrhu uspostavili neuronsku mrežu koja stvara nenadmašne varijacije u proučavajućim podacima, kao da dobar krivotvoritelj oponaša stil slavnog umjetnika. Iste te mreže korištene su za stvaranje lažnih slika zvijezda; lažni audio dijalozi koji simuliraju stvarne glasove; i druge vrste podataka. Prema Shavinskyju, takve neuronske mreže stvaraju informacije koje su nam prije bile nedostupne.
U radu koji su Shavinsky i njegov tim objavili ranije ove godine pokazali su da te mreže mogu poboljšati kvalitetu svemirskih slika. Smanjili su kvalitetu slika mnogih galaksija, dodali buku i zamagljivanje, a zatim ih prolazili kroz neuronske mreže zajedno s izvornim slikama. Rezultat je bio nevjerojatan. Ali znanstvenici to još ne mogu podijeliti.
Shawinski je oprezan prema projektu. Uostalom, to ide u suprotnost s osnovnim načelima znanosti: svemir možete spoznati samo ako ga direktno promatrate. "Iz tog razloga, ovo je sredstvo opasno", kaže on. A može se koristiti samo kada imamo točne podatke i kada možemo potvrditi rezultat. Možete trenirati neuronsku mrežu za generiranje podataka o crnim rupama i poslati je da radi u određenom području neba koje je do sada slabo istraženo. A ako pronađe crnu rupu, astronomi će morati potvrditi nalaz vlastitim rukama - kao što je to slučaj s gravitacijskim lećama.
Ako se ove metode pokažu kao plodne, mogu postati potpuno nove istraživačke metode, nadopunjujući klasične računalne simulacije i dobra dobra promatranja. Za sada sve tek počinje, ali izgledi su vrlo obećavajući. "Da imate ovaj alat, mogli biste uzeti sve podatke iz arhive, poboljšati ih i izvući više znanstvene vrijednosti." Vrijednost koja prije nije bila tamo. AI ćemo postati znanstveni alkemičar pomažući nam da staro znanje pretvorimo u novo. I mogli bismo istraživati svemir kao nikad do sada, a da nismo napustili Zemlju.
Ilya Khel