Fonte: Observatório Astronômico Nacional da Academia Chinesa de Ciências
As coisas são misturadas, nascem congenitamente. Sozinho! A independência não muda, Zhou Xun não perece.
-- "Tao Te Ching"
Imagem 1. Olhando para o universo (gerado pela ferramenta Unbounded AI)
Desde os tempos antigos, os seres humanos têm fantasias infinitas sobre o vasto céu estrelado e estão constantemente em jornada de exploração. Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da ciência e da tecnologia, os seres humanos aceleraram o ritmo de exploração do universo. Usando equipamentos e tecnologia avançados, os astrônomos revelaram fenômenos surpreendentes, como ondas gravitacionais, buracos negros, matéria escura e energia escura, que melhoraram muito nossa compreensão do universo.
Desde 2011, a tecnologia de inteligência artificial (IA) experimentou um rápido desenvolvimento, preencheu com sucesso a lacuna tecnológica entre a ciência e a aplicação e alcançou grandes avanços na classificação de imagens, reconhecimento de fala, resposta a perguntas de conhecimento, direção sem motorista, etc. de desenvolvimento vigoroso. No campo da astronomia, a aplicação da IA também está se acelerando ano a ano. Através das estatísticas de artigos envolvendo IA na pesquisa em astronomia no arXiv, verifica-se que o número de artigos aumentou de 46 em 2013 para 2.328 em 2022, um aumento de 50 vezes em dez anos.
Figura 2. O número de artigos de IA publicados sobre física arxiv nos últimos dez anos (resultados estatísticos da pesquisa de palavras-chave de aprendizado de máquina, aprendizado profundo ou rede neural no título)
A astronomia entrou na era das multibandas, grandes amostras e alto conteúdo de informação, e a quantidade de dados gerados por telescópios e outros instrumentos de observação tornou-se uma verdadeira "figura astronômica". A tecnologia de IA é cada vez mais usada na astronomia. Seus algoritmos evoluíram do aprendizado de máquina tradicional para o aprendizado profundo, e suas tarefas de análise variaram de simples a complexas. Com a melhoria contínua da estrutura da rede neural, a capacidade do modelo de IA na extração e representação de recursos foi significativamente aprimorada. Agora conseguimos identificar diretamente objetos muito fracos, como galáxias de baixo brilho facial (mostrada na Figura 3) e anãs L (mostrada na Figura 4) a partir de imagens fotométricas. Esses objetos são algumas das galáxias e estrelas mais fracas que podem ser discernidas em imagens de luz visível.
Figura 3. Use IA para procurar galáxias com baixo brilho lateral (Fonte: Xing Yongguang, Yi Zhenping, Shandong University)
Figura 4. Usando IA para procurar anões L (Fonte: Cao Zhi, Yi Zhenping, Shandong University)
O nascimento do ChatGPT marca um grande avanço na IA e é considerado um marco no desencadeamento de uma nova rodada da revolução da IA. ChatGPT é o resultado da combinação de big model e big data. No campo da astronomia, uma grande quantidade de dados de observação foi acumulada. Com o apoio de algoritmos e poder de computação, a astronomia também entrará na era da revolução da IA, que provavelmente trará mudanças subversivas.
O modelo de análise de grandes dados estabelecido pode extrair informações mais ricas e precisas de grandes dados astronômicos. Por exemplo, ele pode detectar e classificar automaticamente vários corpos celestes diretamente de imagens, fundir automaticamente dados de várias bandas, fornecer parâmetros confiáveis de atributos de corpos celestes e gerar gráficos estatísticos automaticamente.
A Figura 5 mostra um framework para tarefas de legendagem de imagens, consistindo de uma rede neural convolucional (CNN) e uma rede neural recorrente (RNN). O modelo consegue identificar objetos em imagens e descrever o conteúdo das imagens em palavras, ou seja, por meio do modelo de IA, o computador tem a capacidade de “ver fotos e falar”. Esse tipo de tarefa envolve dois modos de informação diferentes de imagem e texto descritivo. Como fazer o modelo de IA fazer pleno uso de informações multimodais e interagir também é uma tendência de pesquisas futuras.
Figura 5. Uma estrutura de tarefa de descrição de imagem
Com a ajuda da descrição de imagens e outras tecnologias, as imagens astronômicas podem ser analisadas automaticamente e os resultados de feedback podem ser fornecidos de maneira direta e amigável, como texto, imagens e voz. A Figura 6 mostra um diagrama esquemático de análise automática de uma imagem do Dark Energy Camera Heritage Sky Survey e geração de feedback de texto.
Figura 6. Use o modelo grande de IA para identificar automaticamente corpos celestes em imagens astronômicas e gerar descrições de texto e catálogos de estrelas. (Fonte: Bi Mingxuan, Universidade de Shandong)
A IA também ajudará a acelerar a descoberta de novos fenômenos e novas leis. Usando algoritmos de IA, espera-se identificar com eficiência tendências e correlações ocultas em big data astronômico. Por exemplo, o uso de algoritmos de IA pode identificar rapidamente sinais fracos relacionados a exoplanetas, de modo a encontrar civilizações inteligentes semelhantes às civilizações da Terra.Esta é a existência potencial na Via Láctea calculada de acordo com a equação de Drake. Tais descobertas nos fornecerão pistas importantes para desvendar os mistérios do nosso universo.
Figura 7. A equação de Drake usada para estimar a civilização alienígena semelhante à Terra na Via Láctea
Além disso, a IA também será amplamente utilizada na observação automatizada de telescópios, que podem identificar objetos celestes de interesse no telescópio em tempo real e ajudar a determinar prioridades para observações posteriores. Essa automação permite que os astrônomos monitorem o céu com eficiência e respondam rapidamente a eventos transitórios.
Estamos ansiosos para criar um modelo de IA astronômico que seja mais inteligente que o ChatGPT em um futuro próximo, liberando assim os astrônomos das tediosas tarefas de processamento de dados e permitindo que eles se concentrem mais na pesquisa científica. Naquela época, a primeira coisa para os astrônomos depois de ir trabalhar todos os dias pode ser tomar café enquanto ouve o trabalho do assistente de IA e obter os resultados da análise do assistente de IA em todas as direções por meio de som, imagens ou vídeos.
Vamos aguardar esta era maravilhosa juntos!
Figura 8. Diagrama esquemático do futuro assistente de IA (Fonte: Internet)
Sobre o autor
Yi Zhenping, professor associado da Universidade de Shandong, supervisor mestre, chefe da equipe de big data astronômico da Universidade de Shandong. Comprometido com a pesquisa interdisciplinar de astronomia e ciência da computação, aplicando algoritmos de IA para melhorar as capacidades de análise automática e inteligente de dados astronômicos.
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Como a IA mudará a astronomia?
Autor: Yi Zhenping
Fonte: Observatório Astronômico Nacional da Academia Chinesa de Ciências
Desde os tempos antigos, os seres humanos têm fantasias infinitas sobre o vasto céu estrelado e estão constantemente em jornada de exploração. Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da ciência e da tecnologia, os seres humanos aceleraram o ritmo de exploração do universo. Usando equipamentos e tecnologia avançados, os astrônomos revelaram fenômenos surpreendentes, como ondas gravitacionais, buracos negros, matéria escura e energia escura, que melhoraram muito nossa compreensão do universo.
Desde 2011, a tecnologia de inteligência artificial (IA) experimentou um rápido desenvolvimento, preencheu com sucesso a lacuna tecnológica entre a ciência e a aplicação e alcançou grandes avanços na classificação de imagens, reconhecimento de fala, resposta a perguntas de conhecimento, direção sem motorista, etc. de desenvolvimento vigoroso. No campo da astronomia, a aplicação da IA também está se acelerando ano a ano. Através das estatísticas de artigos envolvendo IA na pesquisa em astronomia no arXiv, verifica-se que o número de artigos aumentou de 46 em 2013 para 2.328 em 2022, um aumento de 50 vezes em dez anos.
A astronomia entrou na era das multibandas, grandes amostras e alto conteúdo de informação, e a quantidade de dados gerados por telescópios e outros instrumentos de observação tornou-se uma verdadeira "figura astronômica". A tecnologia de IA é cada vez mais usada na astronomia. Seus algoritmos evoluíram do aprendizado de máquina tradicional para o aprendizado profundo, e suas tarefas de análise variaram de simples a complexas. Com a melhoria contínua da estrutura da rede neural, a capacidade do modelo de IA na extração e representação de recursos foi significativamente aprimorada. Agora conseguimos identificar diretamente objetos muito fracos, como galáxias de baixo brilho facial (mostrada na Figura 3) e anãs L (mostrada na Figura 4) a partir de imagens fotométricas. Esses objetos são algumas das galáxias e estrelas mais fracas que podem ser discernidas em imagens de luz visível.
O nascimento do ChatGPT marca um grande avanço na IA e é considerado um marco no desencadeamento de uma nova rodada da revolução da IA. ChatGPT é o resultado da combinação de big model e big data. No campo da astronomia, uma grande quantidade de dados de observação foi acumulada. Com o apoio de algoritmos e poder de computação, a astronomia também entrará na era da revolução da IA, que provavelmente trará mudanças subversivas.
O modelo de análise de grandes dados estabelecido pode extrair informações mais ricas e precisas de grandes dados astronômicos. Por exemplo, ele pode detectar e classificar automaticamente vários corpos celestes diretamente de imagens, fundir automaticamente dados de várias bandas, fornecer parâmetros confiáveis de atributos de corpos celestes e gerar gráficos estatísticos automaticamente.
A Figura 5 mostra um framework para tarefas de legendagem de imagens, consistindo de uma rede neural convolucional (CNN) e uma rede neural recorrente (RNN). O modelo consegue identificar objetos em imagens e descrever o conteúdo das imagens em palavras, ou seja, por meio do modelo de IA, o computador tem a capacidade de “ver fotos e falar”. Esse tipo de tarefa envolve dois modos de informação diferentes de imagem e texto descritivo. Como fazer o modelo de IA fazer pleno uso de informações multimodais e interagir também é uma tendência de pesquisas futuras.
Com a ajuda da descrição de imagens e outras tecnologias, as imagens astronômicas podem ser analisadas automaticamente e os resultados de feedback podem ser fornecidos de maneira direta e amigável, como texto, imagens e voz. A Figura 6 mostra um diagrama esquemático de análise automática de uma imagem do Dark Energy Camera Heritage Sky Survey e geração de feedback de texto.
A IA também ajudará a acelerar a descoberta de novos fenômenos e novas leis. Usando algoritmos de IA, espera-se identificar com eficiência tendências e correlações ocultas em big data astronômico. Por exemplo, o uso de algoritmos de IA pode identificar rapidamente sinais fracos relacionados a exoplanetas, de modo a encontrar civilizações inteligentes semelhantes às civilizações da Terra.Esta é a existência potencial na Via Láctea calculada de acordo com a equação de Drake. Tais descobertas nos fornecerão pistas importantes para desvendar os mistérios do nosso universo.
Além disso, a IA também será amplamente utilizada na observação automatizada de telescópios, que podem identificar objetos celestes de interesse no telescópio em tempo real e ajudar a determinar prioridades para observações posteriores. Essa automação permite que os astrônomos monitorem o céu com eficiência e respondam rapidamente a eventos transitórios.
Estamos ansiosos para criar um modelo de IA astronômico que seja mais inteligente que o ChatGPT em um futuro próximo, liberando assim os astrônomos das tediosas tarefas de processamento de dados e permitindo que eles se concentrem mais na pesquisa científica. Naquela época, a primeira coisa para os astrônomos depois de ir trabalhar todos os dias pode ser tomar café enquanto ouve o trabalho do assistente de IA e obter os resultados da análise do assistente de IA em todas as direções por meio de som, imagens ou vídeos.
Vamos aguardar esta era maravilhosa juntos!
Sobre o autor
Yi Zhenping, professor associado da Universidade de Shandong, supervisor mestre, chefe da equipe de big data astronômico da Universidade de Shandong. Comprometido com a pesquisa interdisciplinar de astronomia e ciência da computação, aplicando algoritmos de IA para melhorar as capacidades de análise automática e inteligente de dados astronômicos.