1590
Астрономи випробували систему штучного інтелекту, яка самостійно визначає, куди спрямувати великий телескоп у конкретний момент. Розробка Northwestern University, University of Chicago та Fermilab уже використовувалася для планування реальних спостережень із 570-мегапіксельною камерою DECam на 4-метровому телескопі Víctor M. Blanco в Чилі.
Для великої обсерваторії вибір цілі залежить не лише від наукового пріоритету. Астрономи мають враховувати хмарність, прозорість атмосфери, яскравість Місяця, положення об’єкта над горизонтом та якість зображення. Невдале рішення може зіпсувати спостереження, а наступний доступ до телескопа інколи доводиться чекати місяцями.
Нова система не працює як набір жорстко прописаних правил. Модель глибокого навчання тренували на роках історичних даних Dark Energy Survey. Їй показували, куди телескоп був спрямований у певний момент, просили передбачити наступну ціль, а потім порівнювали відповідь із реальним рішенням астрономів.
ШІ зміг змінювати план під час ночі
Після багатьох циклів навчання модель засвоїла закономірності, пов’язані з атмосферними умовами, освітленням Місяцем та іншими параметрами, хоча ці правила їй не прописували вручну.
Під час випробування на телескопі Blanco система не тільки сформувала план спостережень, а й коригувала його в реальному часі, коли умови змінювалися.
Один із керівників проєкту Алекс Дрліка-Вагнер оцінив поточний рівень системи як приблизно порівнянний із людським плануванням. Наступним завданням команда називає навчання моделі так, щоб вона могла використовувати обсерваторний час ефективніше за людину.
Джерело: Phys.org / Northwestern University
