Jak AI pomaga w mapowaniu wszechświata

Sztuczna inteligencja (AI) stała się niezwykle ważnym narzędziem dla zrozumienia świata. Teraz, gdy zainteresowanie eksploracją kosmosu ponownie rośnie, może ona zrobić to samo dla innych światów.

Pomimo dziesięcioleci badań, naukowcy wciąż nie wiedzą zbyt wiele o wszechświecie poza atmosferą Ziemi. Mapowanie planet, gwiazd, galaktyk i ich ruchów w przestrzeni pomoże, ale historycznie było to wyzwaniem. AI ułatwia to na kilka sposobów.

1. Identfikowanie ciał niebieskich

Ze względu na to, że wiele części wszechświata jest tak odległe, często trudno rozpoznać, co jest czym. Systemy widzenia maszynowego mogą pomóc, rozróżniając różne ciała niebieskie, gdyż robienie tego gołym okiem byłoby niewiarygodne.

Naukowcy z Uniwersytetu Hawajskiego opracowali obiecujący model AI do tego celu w 2020 roku. Ich sieć neuronowa mogła identyfikować galaktyki z dokładnością 98,1% i osiągnęła 97,8% i 96,6% dokładności dla gwiazd i kwazarów, odpowiednio. W rezultacie byli w stanie skompilować katalog o wielkości 300 gigabajtów ciał niebieskich na obszarze trzech czwartych nieba.

Gdy teleskopy i satelity dostarczają więcej wglądów we wszechświat, algorytmy klasyfikacji, takie jak ten, mogą ułatwić interpretację danych. Gdy naukowcy wiedzą, na co patrzą, mogą prowadzić dalsze badania dokładnie.

2. Pomiar odległości

Mapowanie wszechświata nie jest tylko kwestią wiedzy, co tam jest. Naukowcy muszą również mierzyć odległości między ciałami, aby zrozumieć skalę i ruch w galaktykach lub planować przyszłe loty satelitów lub statków kosmicznych. AI pomaga również w tej dziedzinie.

Obliczanie odległości przez monitorowanie aktywności niebieskiej wymaga złożonych równań matematycznych — tego rodzaju, w którym AI jest biegła. Jedno rozwiązanie osiągnęło 76% dokładności w określaniu rozmiaru i odległości między chmurami molekularnymi, analizując dane z radioteleskopu. Inne mierzyły, jak daleko są odległe wybuchy promieni gamma, monitorując dane z teleskopów naziemnych.

Narzędzia takie zapewniają bardziej niezawodne szacunki skali i prędkości zjawisk we wszechświecie. Gdy modele poprawiają się wraz z dodatkowymi danymi, mogą one poinformować o bezpieczniejszych podróżach kosmicznych lub zapewnić lepsze zrozumienie zjawisk, takich jak rozbłyski słoneczne lub supernowe.

3. Zrozumienie nieba w przeszłości

AI również pomaga w mapowaniu wszechświata, analizując historyczne ruchy niebieskie. Chociaż może nie być szczegółowych zapisów o niebie w całej historii, wiele widocznego nieba jest tak naprawdę reprezentacją przeszłości z powodu czasu, jaki potrzebuje światło, aby podróżować. W związku z tym naukowcy mogą używać AI do modelowania i zrozumienia poprzednich trendów w przestrzeni.

Jedno badanie stworzyło model AI w celu utworzenia katalogu ponad 17 000 galaktyk w pobliżu Drogi Mlecznej. Ponieważ analizowało obszary tak odległe od Ziemi, wynikowe symulacje odzwierciedlały odległą przeszłość, ujawniając nowe informacje o tym, jak ciała niebieskie poruszały się w ciągu stuleci. Wynikowa mapa zawierała struktury ciemnej materii, o których naukowcy wcześniej nie wiedzieli.

Tego rodzaju spostrzeżenia ujawniają, jak galaktyki przesunęły się i wpłynęły na siebie w ciągu historii. Zrozumienie tego jest kluczem do lepszego zrozumienia, jak wszechświat działa w większej skali.

4. Przewidywanie przyszłych zmian

AI może zapewnić wgląd w przyszłość, gdy uczy się o przeszłości. Modele analityczne przewidywania już zastosowały ten koncept do prognozowania sprzedaży i śledzenia wybuchów chorób, i mogą to zrobić również dla głównych zdarzeń niebieskich.

Rozwiązanie AI, które symulowało historyczne ruchy galaktyk, ujawniło, że Droga Mleczna i galaktyka Andromedy poruszają się w kierunku siebie. Z dodatkowymi danymi i modelem przewidywania naukowcy mogą być w stanie określić, kiedy potencjalna kolizja może wystąpić w odległej przyszłości.

Przewidywania oparte na AI są szczególnie przydatne w mniejszej skali. Analityka przewidywania mogą pomóc naukowcom przewidzieć burze słoneczne lub ruchy asteroid, aby wiedzieć, kiedy może być konieczne podjęcie działań, aby zapobiec szkodom lub zakłóceniom na Ziemi.

5. Tworzenie dokładnych map planet

Niektóre narzędzia AI podejmują węższe podejście do mapowania wszechświata. Podczas gdy zrozumienie gwiazd jest ważne, tworzenie map powierzchni fizycznych planet może być bardziej przydatne w najbliższej perspektywie, zwłaszcza gdy eksploracja kosmosu się nasila. Łaziki NASA do eksploracji Marsa już używają AI do nawigacji, i podobne technologie mogą tworzyć szczegółowe badania egzoplanet.

Tworzenie mapy geologicznej odległej planety oznacza połączenie znacznej ilości danych z różnych źródeł. To może być wyzwaniem, wymagającym dużo czasu i pozostawiającym znaczną przestrzeń do błędów. AI może skompilować informacje, tworząc wiarygodne źródło prawdy szybciej i z większą dokładnością.

Nauka maszynowa może znaleźć trendy i podobieństwa w ogromnych zbiorach danych, których ludzie mogliby nie dostrzec. W związku z tym może ona identyfikować struktury geologiczne, których naukowcy mogliby nie zauważyć. Te narzędzia mogą również przekształcić pulę rozproszonych danych w jedną, użyteczną mapę, aby ułatwić dalsze eksploracje.

6. Przyspieszanie mapowania

We wszystkich aplikacjach narzędzia mapowania AI przyspieszają czas potrzebny do analizy i zrozumienia wszechświata. To jest ważne, ponieważ szybsze odkrycia prowadzą do przyspieszonej innowacji i sprawiają, że głębsze badania są wykonalne nawet w środowiskach z ograniczonym czasem.

Badanie przeprowadzone przez naukowców w Japonii podkreśla ten potencjał. Zespół opracował symulator AI do modelowania galaktyk i rozkładu ciemnej materii. Zajęło to tylko jedną sekundę CPU na laptopie, aby uruchomić symulację, gdy normalnie zajęłoby to superkomputerowi dziesiątki godzin. Taka szybkość nie była połączona ze spadkiem dokładności.

Gdy procesy mapowania zajmują mniej czasu, naukowcy mogą wykonywać ich więcej. W rezultacie społeczność astronomów może uzyskać dodatkowe spostrzeżenia bez czasochłonnych i kosztownych projektów, które mogą być trudniejsze do sfinansowania.

7. Ułatwianie badań

Podobnie, AI sprawia, że takie badania są wykonalne dla większej grupy ludzi. Gdy terminy się skracają, maleją również związane z tym koszty. Te optymalizacje oznaczają, że mniejsze firmy lub mniej finansowane badania mogą uczestniczyć w tego samego rodzaju badaniach.

Konwencjonalne badania astronomii mogą kosztować miliardy dolarów każde — znacznie więcej, niż wiele firm lub instytucji edukacyjnych może pozwolić sobie na to. AI redukuje te wydatki na kilka sposobów. Najbardziej oczywiste jest to, że zmniejsza czas potrzebny do prowadzenia takich badań, ale jego korzyści idą dalej.

Złożone modele nauki maszynowej mogą dostarczyć akceptowalne wyniki z mniejszą ilością danych, zmniejszając związane z tym koszty. Gotowe algorytmy stają się coraz bardziej powszechne, gdy ta technologia rośnie, co dalej redukuje wydatki na technologie i czas szkolenia modeli. Tendencje takie będą demokratyzować mapowanie przestrzeni, prowadząc do większej różnorodności badań, co sprzyja innowacjom.

AI odblokowuje tajemnice wszechświata

Naukowcy muszą mapować wszechświat z większą dokładnością, aby następna fala eksploracji kosmosu mogła się rozpocząć. AI może być kluczem do tego przedsięwzięcia.

AI już przyniosło imponujące ulepszenia w ogromnym zakresie badań astronomicznych. Będzie się to tylko poprawiać, gdy więcej zespołów zaakceptuje tę technologię — idealne parametry staną się bardziej klarowne, a odpowiednie dane będą rosły. Nauka maszynowa może być katalizatorem drugiego wyścigu kosmicznego w tym trendzie.