Nepaprastame įvykių posūkyje, kuris meta iššūkį tam, kaip mes galvojame kosmoso tyrimai, gimnazistas Kalifornijos padarė atradimą, kuris galėtų pakeisti mūsų supratimą apie kosmosas. Matteo Paz, paauglys, turintis aštrių gabumų kompiuterių mokslas, sukūrė dirbtinis intelektas modelis, atskleidęs 1,5 milijono kosminių objektų, kurie anksčiau nebuvo žinomi Astronomai. Objektai buvo paslėpti matomoje vietoje didžiuliame duomenų rinkinyje, kurį surinko NASA misija NEOWISE, projektas, skirtas stebėti netoli Žemės skriejančius asteroidus.
Netikėto atradimo genezė
Matteo Pazo kelionė į gilų kosmosą prasidėjo 2022 m. vasarą, kai jis dalyvavo „Caltech” planetų ieškiklio akademija. Programa, vadovaujama profesoriaus Andrew Howardas, siekiama suteikti aukštųjų mokyklų studentams tiesioginį poveikį pažengusiems astronominiai tyrimai. Pazą kuravo Davy Kirkpatrickas, „Caltech’s” vyresnysis mokslininkas Infraraudonųjų spindulių apdorojimas ir Analizės centras (IPAC), ir kartu jie pradėjo tyrinėti NEOWISE misijos duomenų lobyną.
Iš pradžių sukurta stebėti ir sekti asteroidus netoli Žemės, NEOWISE praleido daugiau nei dešimtmetį rinkdama infraraudonųjų spindulių duomenys kuris apėmė visą dangų. Nors misija pasiekė savo pagrindinį tikslą, ji taip pat surinko vertingos informacijos apie tolimus objektus, ypač tuos, kurių ryškumas laikui bėgant keitėsi neįprastai. Šie pokyčiai, kuriuos kartais sukelia Quasars, dvinares žvaigždes ar supernovas dažnai buvo sunku tiksliai nustatyti naudojant tradicinius analizės metodus.
Dirbtinio intelekto galia kosmoso tyrimuose
Susidūrusi su duomenų rinkiniu, kuris sparčiai artėjo prie 200 milijardų duomenų taškų, „Caltech” komanda planavo rankiniu būdu išanalizuoti tik nedidelę dalį. Tačiau Pazas, turėdamas savo išsilavinimą kompiuterių mokslas, matematika ir programavimas matė kitokį kelią į priekį. Jis pasiūlė naudoti Mašininis mokymasis tvarkyti didžiulį duomenų rinkinį – sprendimą, kurio anksčiau niekas nesvarstė.
Vos per šešias savaites Pazas pastatė Furjė ir bangomis pagrįstas mašininio mokymosi modelis, skirtas nustatyti silpniausius infraraudonųjų spindulių duomenų ryškumo svyravimų signalus. Jo pastangos greitai atsipirko. Modelis pradėjo aptikti subtilios variacijos šviesoje, kuri anksčiau liko nepastebėta. Kai dirbtinis intelektas patobulino savo gebėjimą pastebėti neįprastus modelius, jis pažymėjo galimus naujus objektus ir veiklą didžiuliame kosmoso plote.
Iššūkių įveikimas ir naujos kartos mentorystė
Pazo proveržis buvo ne tik technologinis pasiekimas, bet ir Globa. Viso projekto metu paskelbta Astronomijos žurnalas, Pazas glaudžiai bendradarbiavo su Caltech tyrėjų komanda, įskaitant Shoubaneh Hemmati, Daniel Masters, Ashish Mahabal ir Matthew Graham. Šie ekspertai suteikė svarbią paramą tobulinant mašininio mokymosi metodus, kurie galiausiai leistų atrasti paslėptus objektus.
Tačiau kelionė neapsiėjo be kliūčių. NEOWISE misijos stebėjimo ritmai turėjo apribojimų, dėl kurių buvo sunku aptikti tam tikrų rūšių kintamus objektus – tuos, kurie keitėsi per lėtai arba per greitai. „Paz” dirbtinio intelekto modelis, galintis stebėti šiuos ryškumo pokyčius laikui bėgant, pasirodė esąs naudingas įveikiant šį iššūkį. Jo darbas leido aptikti naujas žvaigždes ir kitus reiškinius, atveriant duris tolesniam tyrimui ir tyrinėjimui.
Dabar, kaip apmokamas „Caltech” darbuotojas, Pazas ir toliau tobulina savo modelį, peržengdamas ribas, ką gali pasiekti jo dirbtinis intelektas. Jis taip pat dirba kuruodamas jaunesnius studentus Planetų ieškiklio akademija, užtikrinant, kad naujos kartos moksliniai tyrimaiERS turės įrankius ir įkvėpimą tyrinėti kosmosą naujais būdais.
Atradimas, galintis pakeisti tai, kaip mes matome visatą
1,5 milijono naujų objektų, kuriuos atskleidė „Paz” dirbtinis intelektas, katalogas turėtų būti paskelbtas 2025 m., Siūlantis naujų įžvalgų apie tolimų žvaigždžių ir galaktikų evoliuciją. Šios išvados leis astronomams ištirti ilgalaikį dangaus kūnų, kurie anksčiau buvo nematomi, elgesį. Nors atradimas yra pagrįstas kosmoso tyrimais, Pazas mato platesnio savo modelio taikymo potencialą, įskaitant tokias sritis kaip ekonomika ir aplinkos stebėjimas, kur laiko duomenys atlieka svarbų vaidmenį.
Kaip vidurinės mokyklos moksleivis, turintis išskirtinį supratimą apie mašininį mokymąsi ir astronominius duomenis, Paz sėkmė iliustruoja jaunų talentų potencialą, kai jie derinami su tinkamais ištekliais. Jo darbas taip pat pabrėžia pažangių technologijų, ypač dirbtinio intelekto, galią atskleisti nematytas mūsų visatos paslaptis.
