Jak AI pomáhá mapovat vesmír

Umělé inteligence (AI) se stala nezbytným nástrojem pro pochopení světa. Nyní, když se opět rozjíždí zájem o výzkum vesmíru, může udělat totéž i pro ostatní světy.

Navzdory desetiletím výzkumu vědci stále nevědí mnoho o vesmíru za zemskou atmosférou. Mapování planet, hvězd, galaxií a jejich pohybů ve vesmíru bude nápomocné, ale tato činnost byla historicky náročná. AI usnadňuje tuto činnost několika způsoby.

1. Identifikace nebeských těles

Vzhledem k tomu, že je tolik vesmíru velmi vzdáleno, je často obtížné určit, co je co. Systémy strojového vidění mohou pomoci rozlišováním mezi různými nebeskými tělesy, když by to okem bylo nespolehlivé.

Výzkumníci z University of Hawaii vyvinuli slibný AI model pro tento účel v roce 2020. Jejich neuronová síť mohla identifikovat galaxie s přesností 98,1% a dosáhla přesnosti 97,8% a 96,6% pro hvězdy a kvazary. Jako výsledek mohli sestavit katalog o velikosti 300 gigabytů nebeských těles napříč třemi čtvrtinami oblohy.

Jak dalekohledy a satelity poskytují více pohledů na vesmír, klasifikační algoritmy jako tento mohou usnadnit interpretaci dat. Jakmile vědci znají, na co se dívají, mohou provádět další výzkum přesně.

2. Měření vzdálenosti

Mapování vesmíru není pouze otázkou toho, co je tam. Vědci musí také měřit vzdálenosti mezi tělesy, aby pochopili měřítko a pohyb napříč galaxiemi nebo plánovali budoucí lety satelitů nebo kosmických lodí. AI pomáhá i v této oblasti.

Výpočet vzdálenosti monitorováním nebeské aktivity vyžaduje složité matematické rovnice — právě toho, co je AI schopna. Jedno řešení dosáhlo přesnosti 76% při určování velikosti a vzdálenosti molekulárních mraků analýzou dat z radioteleskopu. Další měřil, jak daleko jsou gama záblesky monitorováním pozemních teleskopických signálů.

Nástroje jako tento poskytují spolehlivější odhady měřítka a rychlosti aktivity ve větším vesmíru. Jak se modely zlepšují s dalšími daty, mohou informovat bezpečnější kosmické cestování nebo nabízet lepší vhled do aktivit, jako jsou sluneční erupce nebo supernovy.

3. Pochopení oblohy v minulosti

AI také pomáhá mapovat vesmír analýzou historických nebeských pohybů. Ačkoli nemusí existovat podrobné záznamy o obloze v průběhu historie, většina viditelné oblohy je vlastně reprezentací minulosti kvůli času, který potřebuje světlo k cestování. Vědci mohou použít AI k modelování a pochopení předchozích trendů ve vesmíru.

Jedna studie vyvinula AI model k vytvoření katalogu více než 17 000 galaxií poblíž Mléčné dráhy. Protože analyzoval oblasti tak vzdálené od Země, výsledné simulace odrážely vzdálenou minulost, odhalující nové informace o tom, jak se nebeská tělesa pohybovala napříč tisíciletími. Výsledná mapa zahrnovala struktury temné hmoty, o kterých vědci předtím nevěděli.

Takové vhledy odhalují, jak se galaxie posunuly a ovlivnily se navzájem v průběhu historie. Pochopení toho je klíčem k lepšímu pochopení, jak vesmír funguje na větší škále.

4. Předpovídání budoucích posunů

AI může poskytnout vhled do budoucnosti, jak se učí o minulosti. Prediktivní analytické modely již aplikovaly tento koncept na předpověď prodeje a sledování epidemií, a mohly by to udělat i pro významné nebeské události.

AI řešení, které simulovalo historické pohyby galaxií, odhalilo, že Mléčná dráha a galaxie Andromeda se pohybují směrem k sobě. S dalšími daty a prediktivním modelem mohli vědci určit, kdy by mohla nastat potenciální srážka v budoucnu.

AI-poháněné předpovědi jsou zvláště užitečné na menší škále. Prediktivní analytika by mohla pomoci výzkumníkům předpovědět sluneční bouře nebo pohyby asteroidů, aby věděli, kdy je třeba podniknout akci, aby se zabránilo poškození nebo narušení na Zemi.

5. Vytvoření přesných map planet

Některé AI nástroje přistupují k mapování vesmíru úžeji. Zatímco pochopení hvězd je důležité, vytváření map fyzických povrchů planet může být v blízké budoucnosti více užitečné, zejména s rostoucím zájmem o výzkum vesmíru. NASA již používá AI k navigaci pro svoji výzkumnou misi na Marsu, a podobné technologie by mohly vytvořit podrobné průzkumy exoplanet.

Vytvoření geologické mapy vzdálené planety znamená kombinaci značného množství dat z různých zdrojů. To může být náročné, vyžaduje hodně času a ponechává značný prostor pro chyby. AI může zkompilovat informace, aby vytvořila spolehlivý jediný zdroj pravdy rychleji a s vyšší přesností.

Strojové učení může najít trendy a podobnosti ve velkých datech, které lidé mohou přehlédnout. V důsledku toho může identifikovat geologické struktury, které by vědci jinak mohli přehlédnout. Tyto nástroje by také mohly transformovat soubor nesourodých dat do jediné, použitelné mapy, aby usnadnily další výzkum.

6. Zrychlení mapovacích časových os

Všechny aplikace AI mapovacích nástrojů urychlují dobu, kterou potřebujete k analýze a pochopení vesmíru. To je důležité, protože rychlejší objevy vedou k urychlené inovaci a činí hlubší výzkum životaschopným, i v časově omezených prostředích.

Studie japonských výzkumníků zdůrazňuje tento potenciál. Tým vyvinul AI simulátor k modelování galaxií a distribuce temné hmoty. Simulace trvala pouze jeden CPU sekundu na notebooku, zatímco by to normálně trvalo superpočítač desítky hodin. Taková rychlost nebyla doprovázena žádným poklesem přesnosti.

Když procesy mapování trvají méně času, vědci mohou provést více z nich. Jako výsledek, astronomická komunita může získat další vhledy bez časově náročných a nákladných projektů, které by mohly být obtížněji financovány.

7. Zlepšení přístupnosti výzkumu

Podobně AI činí takový výzkum životaschopným pro širší skupinu lidí. Jak se zkracují časové osy, tak se zkracují i související náklady. Tyto optimalizace znamenají, že menší společnosti nebo méně financovaní výzkumníci mohou se účastnit stejného druhu studie.

Konvenční astronomické průzkumy mohou stát miliardy dolarů — mnohem více, než mohou banyak společnosti nebo vzdělávací instituce zaplatit. AI snižuje tyto náklady několika způsoby. Nejběžnější je, že snižuje dobu, kterou potřebujete k provedení takového výzkumu, ale jeho výhody jdou dále.

Složitým strojovým učením lze dosáhnout přijatelných výsledků s méně daty, což snižuje související náklady. Připravené algoritmy se stávají více dostupnými, jak tato technologie roste, a dále snižují technologické náklady a dobu školení modelů. Trendy jako tento budou demokratizovat mapování vesmíru, vedoucí k větší rozmanitosti studií, které podporují inovace.

AI odemyká tajemství vesmíru

Vědci musí mapovat vesmír s větší přesností, aby mohla nastat další vlna vesmírného výzkumu. AI by mohla být

AI již pohání působivé zlepšení napříč obrovským množstvím astronomických výzkumů. Bude se pouze zlepšovat, jak více týmů bude přijímat tuto technologii — ideální parametry se stanou jasnějšími a relevantní data porostou. Strojové učení by mohlo být katalyzátorem druhé vesmírné soutěže v rámci tohoto trendu.