Astronomia este despre date. Universul este din ce în ce mai mare și la fel și cantitatea de informații pe care o avem despre el. Una dintre cele mai mari provocări pentru următoarele generații de astronomi constă în modul cum sunt studiate datele pe care le colectăm.

Pentru a face față acestor provocări, astronomii apelează la învățarea automată și inteligența artificială pentru a avea noi instrumente utile de lucru.

Iată patru moduri prin care inteligenţa artificială îi ajută pe astronomi.

1. Căutarea exoplanetelor

Există câteva modalități de a găsi o exoplanetă, dar cea mai reușită a fost studiul tranzitului.

Atunci când o exoplanetă trece prin fața stelei sale gazdă, aceasta blochează o parte din lumina pe care o putem vedea.

Pe baza diminuării luminozităţii stelei, astronomii pot identifica proprietățile planetei, cum ar fi masa, mărimea și distanța față de steaua ei. Telescopul spațial Kepler de la NASA a folosit această tehnică cu mare succes, urmărind mii de stele, simultan.

Tranzitul unei planete

Atunci când o planetă trece prin fața unei stele se poate observa o diminuare a luminozităţii stelei. Credit: Shutterstock/Pablo Prat

Oamenii sunt destul de buni pentru a observa aceste reduceri de luminozitate, dar aceasta este o abilitate care necesită timp pentru a se dezvolta.

Prin creşterea numărului de misiuni dedicate găsirii de noi exoplanete, cum ar fi Transiting Exoplanet Survey Satellite, oamenii, pur și simplu, nu mai pot ține pasul şi atunci intervine inteligenţa artificială.

Tehnicile de analiză a seriilor temporale au fost combinate cu un tip de inteligenţă artificială pentru a identifica cu succes semnalele exoplanetelor cu o precizie de până la 96%.

2. Undele gravitaționale

Modelele din seria temporală nu sunt excelente doar pentru găsirea exoplanetelor, ci sunt perfecte și pentru a găsi semnalele celor mai catastrofale evenimente din Univers: fuziunile dintre găurile negre și stelele neutronice.

Atunci când stelele neutronice, care sunt nişte corpuri incredibil de dense, interacţionează cu găurile negre sunt generate unde gravitaţionale în spațiu-timp care pot fi detectate prin măsurarea unor semnale foarte slabe aici pe Pământ.

Observatoarele de unde gravitaţionale Ligo și Virgo au identificat semnalele a zeci de astfel de evenimente, toate cu ajutorul învățării automate.

Prin dezvoltarea unor modele îmbunătăţite, pe baza datelor simulate privind fuziunea găurilor negre, astronomii de la Ligo și Virgo vor putea identifica potențiale evenimente în doar câteva momente de la apariția lor şi vor putea alerta astronomii din întreaga lume pentru ca telescoapele să fie orientate în direcția corectă.

3. Evenimente astronomice pe bolta cerească

Observatorul Vera Rubin, care se construiește în prezent în Chile, va cerceta bolta cerească în fiecare noapte, colectând peste 80 de terabyte de imagini pentru a vedea cum variază stelele și galaxiile din Univers în timp. Un terabyte înseamnă 8.000.000.000.000 de biți.

Pe parcursul operațiunilor planificate, Legacy Survey of Space and Time, realizat de Rubin, va colecta și prelucra sute de petabytes de date. Pentru o mai bună înţelegere, 100 de petabytes reprezintă spațiul necesar pentru aproximativ 700 de ani de videoclipuri de înaltă definiție.

Tehnicile de învățare automată vor fi folosite pentru a căuta prin aceste date şi a le evidenția pe cele mai importante dintre ele. De exemplu, un algoritm ar putea căuta imagini pentru evenimente rare, cum ar fi supernove (explozia de la sfârșitul vieții unei stele), iar un altul ar putea căuta quasari.

4. Lentile gravitaționale

Un fenomen ceresc care entuziasmează pe mulți astronomi este lentila gravitaționala puternică. Acesta se produce atunci când două galaxii se aliniază de-a lungul direcției noastre de vedere și gravitația celei mai apropiate galaxii acționează ca o lentilă, mărind imaginea obiectului mai îndepărtat şi creând astfel inele, cruci și imagini duble.

Lentila gravitatională

Inelul albastru este lumina unei galaxii mai îndepărtate, distorsionată de galaxia roșie din centru. Credit: ESA/Hubble și NASA, CC BY

Găsirea acestor lentile este ca și cum am căuta un ac într-un car de fân, unde carul este de mărimea universului observabil.

În 2018, astronomii din întreaga lume au participat la Strong Gravitational Lens Finding Challenge, unde au concurat pentru cel mai bun algoritm pentru găsirea automată a acestor lentile gravitaţionale.

Câștigătorul acestei provocări a folosit un model bazat pe un tip special de rețea neuronală care învață să descompună imaginile folosind diferite filtre până când le poate clasifica ca conținând sau nu o lentilă gravitaţională. Aceste modele s-au dovedit chiar mai bune decât oamenii, găsind diferențe subtile în imagini pe care noi, oamenii, cu greu le putem observa.

În următorul deceniu, folosind noi instrumente precum Observatorul Vera Rubin, astronomii vor colecta petabyte de date, adică mii de terabytes. Pe măsură ce privim mai adânc în Univers, cercetările astronomilor se vor baza din ce în ce mai mult pe tehnicile de învățare automată.

Traducere după Four ways artificial intelligence is helping us learn about the universe