Cum IA Ajută la Cartografierea Universului

Inteligența artificială (IA) a devenit un instrument vital pentru înțelegerea lumii. Acum, pe măsură ce interesul pentru explorarea spațială recapătă avânt, ea ar putea face același lucru și pentru alte lumi.

În ciuda deceniilor de cercetare, oamenii de știință încă nu știu multe despre univers dincolo de atmosfera Pământului. Cartografierea planetelor, stelelor, galaxiilor și a mișcărilor lor prin spațiu va ajuta, dar aceasta a fost istoric o sarcină dificilă. IA o face mai ușoară în mai multe moduri.

1. Identificarea corpurilor cerești

Din cauza faptului că o mare parte a universului este atât de departe, adesea este greu de spus ce este ce. Sistemele de vedere cu mașini pot ajuta prin distingerea între diferite corpuri cerești atunci când facerea acestui lucru cu ochiul liber ar fi nefiabil.

Cercetătorii de la Universitatea din Hawaii au dezvoltat un model de IA promițător pentru acest scop în 2020. Rețeaua lor neurală a putut identifica galaxii cu o acuratețe de 98,1% și a atins o acuratețe de 97,8% și 96,6% pentru stele și quasari, respectiv. Ca urmare, au putut compila un catalog de 300 de gigabiți al corpurilor cerești de-a lungul a trei sferturi din cer.

Pe măsură ce telescoapele și sateliții oferă mai multe imagini ale universului, algoritmii de clasificare precum acesta ar putea face mai ușoară interpretarea datelor. Odată ce oamenii de știință știu ce urmăresc, pot desfășura cercetări ulterioare cu acuratețe.

2. Măsurarea distanței

Cartografierea universului nu este doar o chestiune de a ști ce există acolo. Cercetătorii trebuie, de asemenea, să măsoare distanțele dintre corpuri pentru a înțelege scala și mișcarea prin galaxii sau pentru a planifica zboruri viitoare de sateliți sau nave spațiale. IA ajută și în această zonă.

Calcularea distanței prin monitorizarea activității cerești necesită ecuații matematice complexe — genul de ecuații la care IA este pricepută. O soluție a atins o acuratețe de 76% în determinarea mărimii și a spațiului dintre nori moleculari prin analizarea datelor de la radiotelescop. O altă soluție a măsurat cât de departe sunt izbucnirile de radiații gamma prin monitorizarea fluxurilor de telescoape de la sol.

Uneltele precum acestea oferă estimări mai fiabile ale scării și vitezei activității în universul mai larg. Pe măsură ce modelele se îmbunătățesc cu date suplimentare, ele ar putea informa o călătorie spațială mai sigură sau oferi o perspectivă mai bună asupra activității precum petele solare sau supernovele.

3. Înțelegerea cerurilor din trecut

IA ajută, de asemenea, la cartografierea universului prin analizarea mișcărilor cerești istorice. Deși poate nu există înregistrări detaliate despre ceruri de-a lungul istoriei, o mare parte a cerului vizibil este de fapt o reprezentare a trecutului din cauza timpului necesar pentru ca lumina să călătorească. Prin urmare, oamenii de știință pot utiliza IA pentru a modela și înțelege tendințele anterioare în spațiu.

Un studiu a construit un model de IA pentru a crea un catalog cu peste 17.000 de galaxii lângă Calea Lactee. Deoarece a analizat zone atât de îndepărtate de Pământ, simulările rezultate au reflectat trecutul îndepărtat, dezvăluind informații noi despre modul în care corpurile cerești s-au mișcat de-a lungul mileniilor. Harta rezultată a inclus structuri de materie neagră despre care cercetătorii nu știau anterior.

Astfel de perspective arată cum galaxiile s-au deplasat și au influențat una alteia de-a lungul istoriei. Înțelegerea acestor aspecte este cheia pentru a înțelege mai bine modul în care universul funcționează la scară mai mare.

4. Prezicerea schimbărilor viitoare

IA poate oferi perspective asupra viitorului pe măsură ce învață despre trecut. Modelele de analiză predictivă au aplicat deja acest concept pentru previziuni de vânzări și urmărirea izbucnirilor de boli, și ar putea face același lucru pentru evenimente cerești majore.

Soluția de IA care a simulat mișcările istorice ale galaxiilor a arătat că Calea Lactee și galaxia Andromeda se mișcă una spre cealaltă. Cu date suplimentare și un model predictiv, oamenii de știință ar putea determina când ar putea apărea o posibilă coliziune în viitorul îndepărtat.

Prezicțiile bazate pe IA sunt deosebit de utile la scară mai mică. Analiza predictivă ar putea ajuta cercetătorii să prevadă furtuni solare sau mișcări de asteroizi pentru a ști când este necesară o acțiune pentru a preveni daunele sau perturbările pe Pământ.

5. Crearea de hărți precise ale planetelor

Unele unelte de IA adoptă o abordare mai îngustă pentru cartografierea universului. În timp ce înțelegerea stelelor este importantă, crearea de hărți ale suprafețelor fizice ale planetelor poate fi mai utilă pe termen scurt, mai ales pe măsură ce explorarea spațială capătă avânt. Rovinatorii de explorare a lui NASA folosesc deja IA pentru a naviga, și tehnologii similare ar putea crea anchete detaliate ale exoplanetelor.

Realizarea unei hărți geologice a unei planete îndepărtate înseamnă combinarea unei cantități semnificative de date din surse diferite. Acest lucru poate fi dificil, necesitând mult timp și lăsând o marjă substanțială pentru erori. IA poate compila informațiile pentru a forma o sursă unică și fiabilă de informații mai rapid și cu o acuratețe mai mare.

Învățarea automată poate găsi tendințe și asemănări în seturi de date vaste pe care oamenii le-ar putea ignora. Prin urmare, ar putea identifica structuri geologice pe care oamenii de știință le-ar putea omite altfel. Uneltele precum acestea ar putea transforma, de asemenea, un ansamblu de date disparate într-o hartă unică și utilă pentru a ajuta la explorarea ulterioară.

6. Accelerarea cronologiei de cartografiere

La nivelul tuturor aplicațiilor, uneltele de cartografiere cu IA optimizează timpul necesar pentru analizarea și înțelegerea universului. Acest lucru este important deoarece descoperirile mai rapide duc la inovații accelerate și fac cercetarea mai profundă viabilă chiar și în medii cu termene limită.

Un studiu al cercetătorilor din Japonia subliniază acest potențial. Echipa a dezvoltat un simulator de IA pentru a modela galaxii și distribuția materiei negre. A necesitat doar o secundă de CPU pe un laptop pentru a rula simularea, atunci când de obicei ar fi necesar un supercalculator pentru a dura zeci de ore. O astfel de viteză a venit fără nicio scădere a acurateței.

Atunci când procesele de cartografiere necesită mai puțin timp, oamenii de știință pot efectua mai multe astfel de procese. Ca urmare, comunitatea astronomiei poate obține perspective suplimentare fără proiecte consumatoare de timp și costisitoare, care pot fi mai greu de finanțat.

7. Facilitarea accesului la cercetare

În mod similar, IA face o astfel de cercetare viabilă pentru un grup mai mare de oameni. Pe măsură ce termenele se scurtează, la fel se întâmplă și cu costurile aferente. Aceste optimizări înseamnă că companii mai mici sau cercetători cu finanțare mai redusă pot participa la același tip de studiu.

Studiile astronomice convenționale pot costa miliarde de dolari fiecare — mult mai mult decât multe companii sau instituții de învățământ pot suporta. IA reduce aceste cheltuieli în mai multe moduri. Cel mai evident este că scade timpul necesar pentru a desfășura o astfel de cercetare, dar beneficiile sale merg mai departe.

Modelele complexe de învățare automată pot oferi rezultate acceptabile cu mai puține date, reducând astfel costurile aferente. Algoritmii pregătiți devin disponibili pe măsură ce această tehnologie crește, reducând și mai mult cheltuielile legate de tehnologie și timpul de antrenament al modelului. Tendințe precum aceasta vor democratiza cartografierea spațială, conducând la o diversitate mai mare de studii, ceea ce stimulează inovația.

IA Dezvăluie Secretele Universului

Oamenii de știință trebuie să cartografieze universul cu mai multă precizie pentru ca următoarea undă de explorare spațială să aibă loc. IA ar putea fi cheia acestei întreprinderi.

IA a condus deja la îmbunătățiri impresionante într-un corp vast de cercetări astronomice. Va deveni și mai bună pe măsură ce mai multe echipe adoptă tehnologia — parametrii ideali vor deveni mai clari, iar datele relevante vor crește. Învățarea automată ar putea fi catalizatorul pentru a doua cursă spațială în această tendință.