Вспышки звезд — достаточно разнообразный класс транзиентных явлений, представителей которого достаточно легко спутать с чем-нибудь другим. Недавно ученые применили искусственный интеллект Gemini, чтобы выявлять и классифицировать их.
Использование нейросети Gemini для классификации взрывающихся звезд
Как искусственный интеллект может помочь астрономам идентифицировать небесные объекты на ночном небе? Именно этот вопрос пытается решить недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Astronomy, в котором международная группа ученых изучила возможности использования ИИ для проведения астрофизических исследований небесных явлений, включая черные дыры, поглощающие светила, или даже сами взрывающиеся звезды. Это исследование может помочь астрономам использовать ИИ для совершенствования своей отрасли, сократив время и ресурсы, которые традиционно тратятся на сканирование ночного неба.
Для исследования ученые протестировали обширную языковую модель Google (LLM) Gemini на трех наборах данных о ночном небе: Panoramic Survey Telescope и Rapid Response System (Pan-STARRS), MeerLICHT (из голландского — «больше света») и Asteroid Terrestrial-impact Last Alert System (ATLAS). Целью было установить, могут ли LLM достичь такого же уровня точности и эффективности, как приведенные выше наборы данных при представлении Gemini трех наборов изображений.
Исследователи использовали специальные подсказки для Gemini, чтобы проанализировать 15 примеров с инструкциями классифицировать их как «Не интересно», «Немного интересно» и «Очень интересно» для небесных артефактов, переменных звезд и взрывных событий соответственно, с полным репозиторием примеров, подсказок и инструкций, загруженных на GitHub. Затем исследователи провели повторный анализ через шесть месяцев после обновления Gemini новыми алгоритмами. В конце концов, исследователи обнаружили, что Gemini достиг точности для ATLAS, MeerLICHT и Pan-STARRS, соответственно 91,9 %, 93,4 % и 94,1 %.
Точность нейронных сетей
Астрономы считают, что нейронные сети помогут им решить проблему отделения реальных событий от ложных сигналов при обработке данных.
«Мы потратили годы на обучение моделей машинного обучения, нейронных сетей и систем распознавания изображений. Но точность LLM в определении источников с минимальными подсказками, без специализированного обучения под конкретную задачу, оказалась впечатляющей. Если нам удастся разработать технологию для масштабирования этого подхода, это может стать настоящей революцией в отрасли — еще одним примером того, как искусственный интеллект способствует научным открытиям», — отмечает доктор Стивен Смарт, профессор астрофизики Оксфордского университета и соавтор исследования.
Примеры использования ИИ в астрономии
Это исследование появилось в то время, когда искусственный интеллект быстро развивается в астрономии и планетологии благодаря множеству применений, включая обнаружение экзопланет, анализ поверхности планет и астрономических наборов данных, идентификацию сверхновых, быстрых радиовспышек, гамма-вспышек и гравитационных волн, гражданскую науку, теоретическую модель.
Примером использования искусственного интеллекта в астрономии является открытие Kepler-90i, которая расположена примерно в 2767 световых годах от Земли и является восьмой планетой, открытой в этой системе. Kepler-90i классифицируют как суперземлю — ее масса примерно в 2,3 раза больше земной. Однако температура на ее скалистой поверхности слишком высока, чтобы там могла существовать жизнь, как мы ее знаем. Все планеты системы Kepler-90 вращаются внутри внутреннего края зоны, пригодной для жизни своей звезды. Это означает, что их поверхности или атмосферы, вероятно, слишком горячие для поддержания жизни.
Еще один пример использования ИИ в планетарной науке — исследование марсианских землетрясений. Благодаря анализу данных искусственным интеллектом ученые выяснили, что сейсмические волны на Марсе распространяются совсем иначе, чем считалось ранее.
Будущие применения ИИ в астрономии и планетологии включают прогнозирование космической погоды, использование автономных роботов на Луне и Марсе, а также использование ИИ в будущих пилотируемых миссиях, чтобы помочь астронавтам принимать более обоснованные решения. Таким образом, это исследование не только подчеркивает расширение применения искусственного интеллекта в астрономии и планетологии, но и подтверждает, что бесплатные онлайн-инструменты, такие как Gemini, открывают путь к научным открытиям даже для тех, кто не является профессиональным ученым.
По материалам phys.org
