В астрономії настала нова ера: вперше в історії система штучного інтелекту повністю взяла на себе керування спостереженнями великого національного телескопа. Вчені з Північно-Західного університету, Чиказького університету та Національної лабораторії Фермі продемонстрували, що алгоритми глибокого навчання здатні приймати складні рішення в реальному часі, що порівнянні з досвідом професійних астрономів.

Алгоритм проти погоди та Місяця

Випробування пройшли в обсерваторії Чилі на 4-метровому телескопі Víctor M. Blanco. Система керувала роботою 570-мегапіксельної камери Dark Energy Camera (DECam). Завдання, з яким зіткнувся ШІ, виявилося нетривіальним: необхідно було самостійно визначати, куди спрямувати інструмент, і миттєво коригувати план спостережень.

На відміну від статичних програм, алгоритм враховував динамічні фактори: зміну хмарності, яскравість Місяця та поточний стан атмосфери. Зазвичай такі рішення приймають люди, змушені шукати компроміс між погодними умовами, обмеженим часом та науковою цінністю цілей, щоб максимально ефективно використовувати дорогі години роботи телескопа.

Навчання на досвіді попередників

Розробники обрали нестандартний шлях навчання моделі. Замість того, щоб вручну прописувати правила, накопичені астрономами за десятиліття, дослідники навчили нейронну мережу на архіві спостережень проекту Dark Energy Survey.

Модель вивчала послідовності минулих спостережень, намагаючись передбачити наступний об'єкт у списку. Рішення алгоритму порівнювалися з реальними діями фахівців, а помилки ставали основою для донавчання. В результаті система навчилася інтуїтивно враховувати вплив місячної фази та атмосферних умов без явного програмування цих залежностей.

Ефективність та перспективи

Весною та літом поточного року система успішно відпрацювала дві повноцінні спостережні кампанії. За словами розробників, ефективність ШІ вже порівнянна з роботою людини. Однак мета проекту не обмежується автоматизацією рутинних дій.

Наступний етап — навчити модель знаходити більш ефективні стратегії планування, які людина могла б не помітити. Це особливо актуально напередодні введення в експлуатацію обсерваторії імені Вері Рубін (Vera C. Rubin Observatory). Новий гігант щодня збиратиме безпрецедентні петабайти даних.

Автори проекту впевнені: інтелектуальні системи планування допоможуть координувати роботу кількох телескопів, оптимізувати кожну ніч спостережень та звільнять вчених від рутини, дозволивши зосередитися на аналізі даних та фундаментальних відкриттях.