När vi försöker förstå universum blir vi besatta - vi lockas av observationsstörsten. Satelliter överför hundratals terabyte datainformation varje år, och bara ett teleskop i Chile kommer att producera 15 terabyte rymdbilder varje natt. Ingen människa kan hantera dem manuellt. Som astronom Carlo Enrico Petrillo säger:”Att titta på bilder på galaxer är den mest romantiska delen av vårt jobb. Problemet är hur man kan hålla fokus. Därför utvecklar Petrillo en AI som hjälper honom.
Petrillo och hans kollegor letade efter ett fenomen som i huvudsak är ett rymdteleskop. När ett massivt föremål (en galax eller ett svart hål) fångas mellan en avlägsen ljuskälla och en observatör på jorden, böjer det utrymme och ljus runt det och skapar en lins som gör det möjligt för astronomer att titta närmare på otroligt gamla och avlägsna delar av universum som är dolda för vår syn. Denna effekt kallas gravitationslinser, och dessa linser är nyckeln till att förstå vad universum är gjord av. Fram till nu har det varit långsamt och tråkigt att hitta dem.
Det är här som konstgjord intelligens behövs - och sökandet efter gravitationslinser är början. Som Stanford-professor Andrew Ng uttryckte det, AI: s förmåga att automatisera allt som "en typisk person kan göra på mindre än en sekund att tänka." Mindre än en sekund låter kanske inte så mycket, men när det gäller att siktas genom stora mängder data är det en gudsändelse.
Den nya vågen av astronomer tittar på AI för mer än bara en datasorterare. De utforskar något som kan vara ett helt nytt sätt att söka efter vetenskapliga upptäckter, där konstgjord intelligens kommer att visa delar av universum som vi aldrig har sett.
Men först: gravitationslinser. Einsteins allmänna relativitetsteori förutspådde detta fenomen redan på 1930-talet, men de första exemplen dök inte upp förrän 1979. Varför? Eftersom utrymmet är mycket, mycket stort, och människor tog lång tid att observera det, särskilt utan moderna teleskop. Jakten på tyngdlinser var utmanande.
"De linser vi har hittat har hittats på olika sätt", säger Lilia Williams, professor i astrofysik vid University of Minnesota.”Vissa upptäcktes av misstag, människor letade efter något helt annat. Vissa hittades av människor som letade efter dem, andra eller tredje gången."
Kampanjvideo:
AI är mycket bra på att titta på bilder. Så Petrillo och hans kollegor vände sig till ett älskat AI-verktyg i Silicon Valley: en typ av datorprogram som består av digitala "neuroner" modellerade efter riktiga verktyg som skjuter som svar på input. Mata dessa program (neurala nätverk) mycket data och de kommer att lära sig att känna igen mönster och mönster. De fungerar särskilt bra med visuell information och används i en mängd maskinsynssystem - från kameror i självkörande bilar till ansiktsigenkänning på bilder på Facebook.
Som det skrevs i en artikel publicerad förra månaden var det förvånansvärt enkelt att tillämpa denna teknik på jakt på gravitationslinser. Först skapade forskarna ett datasæt för att träna nervnätverket - de genererade 6 miljoner falska bilder med och utan gravitationslinser. Sedan matade vi in våra data till det neurala nätverket och lämnade dem för att räkna ut mönstren. Lite tweaking och resultatet är ett program som känner igen gravitationslinser med ett ögonblick.
"En stor klassificerare i det mänskliga ansiktet analyserar bilder med en hastighet på tusen per timme," säger Petrillo. En lins finns ungefär en gång var 30 000 galaxer. Därför måste klassificeringen arbeta utan sömn och vila i en vecka för att hitta bara fem till sex linser. Ett neuralt nätverk analyserar, till jämförelse, 21 789 bilder på bara 20 minuter. Och detta är med en gammal processor.
Neuralnätverket var inte lika exakt som datorn. Så att hon inte bortse från linsen fick hon breda parametrar. Hon kom med 761 möjliga kandidater, som människor studerade och minskade till 56. Att bekräfta att det här är verkliga linser måste verifieras och bekräftas, men Petrillo tror att en tredje kommer att vara verklig. Det är ungefär en lins per minut jämfört med hundra linser som upptäckts av hela vetenskapssamhället under de senaste decennierna. Hastigheten är otrolig, utsikterna är enorma.
Att hitta dessa linser är avgörande för att förstå ett av astronomiens stora mysterier: vad är universum av? Den fråga som vi känner (planeter, stjärnor, asteroider etc.) representerar endast 5% av all fysisk materia, och ytterligare 95% är helt otillgängliga för oss. Dessa 95% representeras av hypotetisk materia - mörk materia, som vi aldrig har observerat direkt. Vi måste bara studera gravitationspåverkan som det har på resten av universum, och gravitationslinser fungerar som en av de viktigaste indikatorerna.
Vad mer kan AI göra? Forskare arbetar med ett antal nya verktyg. Vissa, som Petrillo, tar på sig identifieringsuppgiften: de klassificerar till exempel galaxer. Andra söker dataströmmar efter intressanta signaler. Vissa nervnätverk tar bort konstgjord störning för ett radioteleskop genom att endast isolera användbara signaler. Andra har använts för att identifiera pulsars, ovanliga exoplaneter eller förbättra teleskop med låg upplösning. Kort sagt, det finns många potentiella användningsområden.
Denna explosion beror delvis på allmänna hårdvarutrender som utvidgar AI-fältet, till exempel tillgången på billig datorkraft. Astronomer behöver inte längre sitta ut sina byxor på molnfria nätter och observera rörelsen för enskilda planeter; istället använder de en sofistikerad teknik som skannar himlen en efter en. Förbättrade teleskop och datalagringstekniker gör att det finns ännu mer utrymme för analys, säger Williams.
Att analysera stora datasätt är vad konstgjord intelligens är bra på. Vi kan lära honom att känna igen mönster och få honom att arbeta outtröttligt, och han kommer aldrig att blinka eller göra misstag.
Är astronomer oroliga för att de litar på en maskin som kan sakna mänsklig förståelse för att upptäcka något sensationellt? Petrillo säger nej. "Generellt sett är människor mer partiska, mindre effektiva och mer felaktiga än maskiner." Williams håller med. "Datorer kanske missar vissa saker, men de kommer systematiskt att sakna dem." Men så länge vi vet vad de inte vet kan vi distribuera automatiserade system utan mycket risk.
För vissa astronomer går potentialen för AI utöver enkel datasortering. De tror att konstgjord intelligens kan användas för att skapa information som fyller de blinda fläckarna i våra observationer av universum.
Astronomen Kevin Schawinski och hans team inom astrofysik av galaxer och svarta hål använder AI för att förbättra upplösningen av suddiga teleskopbilder. För detta ändamål distribuerade de ett neuralt nätverk som genererar oöverträffade variationer i de uppgifter som studeras, som om en god smedare imiterar stilen hos en berömd konstnär. Samma nätverk användes för att skapa falska bilder av stjärnbilder; falska ljuddialoger som simulerar verkliga röster; och andra typer av data. Enligt Shavinsky skapar sådana nervnätverk information som tidigare var otillgänglig för oss.
I en artikel publicerad av Shavinsky och hans team tidigare i år visade de att dessa nätverk kan förbättra kvaliteten på rymdbilder. De sänkte kvaliteten på bilder i ett antal galaxer, lade till buller och oskärpa och skickade dem sedan genom neurala nätverk tillsammans med originalbilderna. Resultatet var fantastiskt. Men forskare kan inte dela det ännu.
Shawinski är försiktig med projektet. När allt går det mot vetenskapens grundläggande principer: du kan bara känna universum genom att observera det direkt. "Av detta skäl är detta verktyg farligt", säger han. Och det kan bara användas när vi har exakta uppgifter och när vi kan verifiera resultatet. Du kan utbilda ett neuralt nätverk för att generera data om svarta hål och skicka det för att arbeta i ett visst himmelområde som har utforskats dåligt. Och om hon hittar ett svart hål, måste astronomer bekräfta fyndet med sina egna händer - som är fallet med gravitationslinser.
Om dessa metoder visar sig vara fruktbara kan de bli helt nya forskningsmetoder som kompletterar klassiska datasimuleringar och god gammal observation. Hittills har allt bara börjat, men utsikterna är mycket lovande. "Om du hade det här verktyget, kan du ta all data från arkiven, förbättra en del av det och få extra vetenskapligt värde." Ett värde som inte var där förut. AI kommer att bli en vetenskaplig alchemist som hjälper oss att förvandla gammal kunskap till ny kunskap. Och vi kunde utforska rymden som aldrig förr utan att ens lämna jorden.
Ilya Khel
