Команда BTSbot заявила, что это может избавить человека-посредника от возможности подтвердить, было ли обнаруженное событие взрывающейся звездой, что даст исследователям больше времени для анализа небесного явления. Бот был запущен на прошлой неделе и управлялся студентами и преподавателями частного исследовательского Северо-Западного университета.
“Это представляет собой важный шаг вперед, поскольку дальнейшее совершенствование моделей позволит роботам выделять конкретные подтипы звездных взрывов”, - сказал доцент Северо-Западного университета Адам Миллер. “В конечном счете, исключение людей из цикла дает исследовательской группе больше времени для анализа своих наблюдений и разработки новых гипотез, объясняющих происхождение космических взрывов, которые мы наблюдаем”.
Некоторые люди высказывали опасения по поводу замены их искусственным интеллектом и сопротивлялись идее устранения “посредника-человека”, но Миллер сказал, что целью является эффективность.
“Мы занимаемся этим примерно с 2018 года, когда эта программа впервые стартовала”, - сказал Decrypt соруководитель проекта и аспирант по астрономии Набиль Рехемтулла. “Итак, теперь у нас есть десятки тысяч сверхновых, которые мы можем обучить, построить модель и автоматизировать этот процесс”.
Туманность Конская голова видна на этом снимке "первого света", сделанном Паломарской обсерваторией в Калифорнии. Изображение: Оптические обсерватории Калифорнийского технологического института
Сверхновая - это взрыв звезды, которая выделяет огромное количество энергии, ненадолго затмевая всю галактику. Это происходит, когда в ядре звезды заканчивается ядерное топливо, что приводит к катастрофическому коллапсу.
Базирующийся в Паломарской обсерватории в Сан-Диего, Калифорния, и названный в честь астронома Фрица Цвикки, Zwicky Transient Facility (ZTF) был основан в 2018 году для быстрого выявления этих космических событий.
В команду проекта BTSbot, возглавляемую Рехемтуллой и Миллером, вошли представители Северо-Западного университета, Калифорнийского технологического университета, Ливерпульского университета Джона Мура и Университета Миннесоты.
При обучении модели искусственного интеллекта Рехемтулла предоставил алгоритму более 1,4 миллиона исторических изображений из 16 000 источников. Эти источники включали подтвержденные вспышки сверхновых, временно вспыхивающие звезды, периодически переменные звезды и вспыхивающие галактики.
По словам Рехемтуллы, ежегодно происходит примерно 1300-1400 вспышек сверхновых, что позволяет генерировать значительный объем данных для анализа. Исследование переходных процессов в ярких переходных процессах, по его словам, измеряет все, что приходит и уходит, становится ярче и тусклее, и является одноразовым событием.
“Предоставление модели чистого и репрезентативного тренировочного набора действительно важно”, - сказал Рехемтулла. “Итак, мы начали с того, что вернулись назад, чтобы посмотреть, какие сверхновые или какие другие объекты изначально прошли фильтр BTS”.
Делая это, объяснил Рехемтулла, легко исключить небесные явления, которые не являются сверхновыми.
Новое составное изображение галактики Андромеда, полученное путем объединения трех полос видимого света, полученных Паломарской обсерваторией. Изображение: ZTF / D. Гольдштейн и Р. Херт (Caltech)
BTSbot интегрирован в портал наблюдений, делая результаты, получаемые моделью, видимыми для астрономов, чтобы они могли легко видеть, что делает модель. Исследователи из Калифорнийского технологического института работали над интеграцией, добавил Рехемтулла, гарантируя, что после отправки запроса от искусственного интеллекта человек не отправит дублирующий запрос.
“Таким образом, мы можем вернуться назад и посмотреть на 50 объектов, снятых за каждую ночь за последние пять-шесть лет. И это образцы, которые мы используем для учебного набора”, - сказал он. “В основном все, что человек проверил за последние пять или шесть лет”.
Несмотря на успех, Рехемтулла сказал, что проект не был лишен препятствий, в первую очередь связанных с проверкой изображений и их высоким качеством, что привело к кратковременным задержкам в запуске BTSbot.
“Было много вещей, которые задерживали разработку, одной из которых было создание достаточно большого обучающего набора, на котором модель могла бы учиться, но при этом содержала его в чистоте", - сказал он. "Вы же не хотите просто выбросить все, что когда-либо обнаруживал наш телескоп, и начать собирать там кучу мусора”.
По мере того, как искусственный интеллект становится все более распространенным, технология находит применение в нескольких областях исследований, включая лечение рака, военную оборону и образование. Каким бы многообещающим ни был искусственный интеллект для будущего общества, эксперты предупреждают, что технология продолжает демонстрировать ряд тревожных привычек, включая предубеждения, расизм и ложь.
Рехемтулла также выразил необходимость осторожности при использовании искусственного интеллекта в астрономии и признал потенциальную возможность формирования предвзятости при выборе в модели искусственного интеллекта, что поставит под угрозу дальнейшую точность моделей искусственного интеллекта при идентификации небесных тел в других галактиках.
“Мы находим более 99% из них, так что на самом деле мы не слишком беспокоимся по этому поводу”, - сказал он. “Людям, которые используют искусственный интеллект для астрономии, следует задуматься о том, какие предубеждения мы вносим в исследования?”
" 
