Нейросеть AnomalyMatch обнаружила более 800 неизвестных объектов в архивах Хаббла

Ученые ЕКА использовали ИИ для поиска в 35-летнем архиве Хаббла. Результат? За три дня система проанализировала почти 100 миллионов изображений и обнаружила 1400 астрономических объектов с необычной морфологией. Более 800 из них никогда ранее не появлялись в научных публикациях. Это впечатляющая демонстрация возможностей искусственного интеллекта в астрономии, а также объявление о революции в способах обработки быстро растущего объема данных с телескопов.

Нейронная сеть AnomalyMatch всего за 60 часов проанализировала 100 миллионов фрагментов изображений из архивов Хаббла, обнаружив 1400 космических аномалий, из которых более 800 объектов ранее никогда не документировались в научной литературе.

Джефф Безос делает ставку на двойную орбиту. Blue Origin строит TeraWave со спутниками LEO и MEO для поддержки центров обработки данных

Ученые Дэвид О’Райан и Пабло Гомес из ЕКА создали инструмент под названием AnomalyMatch. Это нейронная сеть, предназначенная для распознавания редких и необычных объектов на астрономических изображениях. Система была обучена на данных из Архива наследия Хаббла, который содержит десятки тысяч наборов данных, собранных за более чем три десятилетия наблюдений. Обнаруженные аномалии в основном представляли собой галактики, находящиеся в процессе столкновения или взаимодействия, принимавшие странные формы или оставляющие за собой длинные следы из звезд и газа. Были идентифицированы и более экзотические объекты, в том числе гравитационные линзы, в которых масса галактики на переднем плане искривляет пространство-время и искажает свет далеких галактик в дуги или кольца, галактики с гигантскими скоплениями звезд, галактики-медузы с газообразными щупальцами и протопланетные диски, похожие на гамбургеры, видимые сбоку. Самое интригующее? Несколько десятков объектов, ускользнувших от какой-либо классификации.

Vast Space опережает Axiom и Blue Origin в создании преемника Международной космической станции, а у NASA возникла проблема

Проблема, которую решает AnomalyMatch, чрезвычайно важна для современной астрономии. Люди просто не могут просмотреть все данные, полученные современными телескопами. Архив Хаббла — это лишь верхушка айсберга. Телескоп ЕКА «Евклид» уже работает, собирая информацию о миллиардах галактик на трети ночного неба, а американская обсерватория Веры К. Рубин вскоре запустит свою 10-летнюю миссию «Наследие исследования пространства и времени», собрав более 50 петабайт изображений. Римский телескоп Нэнси Грейс, который НАСА планирует запустить не позднее мая 2027 года, добавит свою лавину данных. Без систем анализа на основе искусственного интеллекта астрономы утонули бы в этом океане информации.

DRU Space открывает бронирование на проживание в лунном отеле. Стоимость депозита 250 000$.

Нейронная сеть не заменяет человеческий глаз, а действует как интеллектуальный фильтр. После завершения сканирования О’Райан и Гомес лично проверяли объекты, которые алгоритм считал наиболее важными, вручную проверяя, какие из них были настоящими аномалиями. Именно этот гибридный метод, скорость машины плюс человеческий опыт, оказывается наиболее эффективным. Технический аспект может быть особенно интересным. AnomalyMatch использует архитектуру EfficientNet в сочетании с алгоритмом полуконтролируемого обучения FixMatch и активным обучением. Система обнаруживает закономерности способом, вдохновленным функционированием человеческого мозга, но со скоростью, недостижимой для человека. Успех этого инструмента является еще одним доказательством того, что при анализе огромных наборов данных ИИ больше не является просто футуристическим дополнением. Это практическая необходимость.