**Источник:**Национальная астрономическая обсерватория Китайской академии наук.
Вещи смешанные, врожденные. Одинокий! Независимость не меняется, Чжоу Сюнь не погибает.
-- "Дао Дэ Цзин"
Изображение 1. Глядя на вселенную (сгенерировано инструментом Unbounded AI)
С древних времен у людей были бесконечные фантазии об огромном звездном небе, и они постоянно находятся в пути исследования. В последние годы, с быстрым развитием науки и техники, люди ускорили темпы исследования Вселенной. Используя передовое оборудование и технологии, астрономы открыли удивительные явления, такие как гравитационные волны, черные дыры, темная материя и темная энергия, которые значительно улучшили наше понимание Вселенной.
С 2011 года технология искусственного интеллекта (ИИ) пережила быстрое развитие, успешно преодолела технический разрыв между наукой и приложением и добилась крупных прорывов в классификации изображений, распознавании речи, ответах на вопросы знаний, беспилотном вождении и т. д. Прорыв вступил в период бурного развития. В области астрономии применение ИИ также ускоряется с каждым годом. Подсчитав статьи на arXiv с участием ИИ в астрономических исследованиях, выяснилось, что количество статей увеличилось с 46 в 2013 году до 2328 в 2022 году, то есть в 50 раз за десять лет.
Рисунок 2. Количество статей ИИ, опубликованных по физике arxiv за последние десять лет (статистические результаты поиска по ключевым словам машинного обучения, глубокого обучения или нейросети в заголовке)
Астрономия вступила в эпоху многодиапазонных, больших выборок и высокой информативности, а количество данных, генерируемых телескопами и другими наблюдательными приборами, стало поистине «астрономической цифрой». Технология искусственного интеллекта все шире используется в астрономии, ее алгоритмы эволюционировали от традиционного машинного обучения к глубокому обучению, а задачи анализа варьировались от простых до сложных. Благодаря постоянному совершенствованию структуры нейронной сети возможности модели ИИ в извлечении и представлении признаков значительно расширились. Теперь мы можем напрямую идентифицировать очень слабые объекты, такие как галактики с низкой яркостью (показаны на рис. 3) и L-карлики (показаны на рис. 4), по фотометрическим изображениям. Эти объекты являются одними из самых тусклых галактик и звезд, которые можно различить на изображениях в видимом свете.
Рисунок 3. Использование искусственного интеллекта для поиска галактик с боковой низкой яркостью (Источник: Xing Yongguang, Yi Zhenping, Шаньдунский университет)
Рисунок 4. Использование ИИ для поиска L-карликов (Источник: Цао Чжи, И Чжэньпин, Шаньдунский университет)
Рождение ChatGPT знаменует собой крупный прорыв в области искусственного интеллекта и считается важной вехой в начале нового витка революции искусственного интеллекта. ChatGPT — это результат сочетания большой модели и больших данных. В области астрономии накоплено большое количество данных наблюдений.При поддержке алгоритмов и вычислительных мощностей астрономия также вступит в эпоху революции ИИ, которая, вероятно, принесет подрывные изменения.
Устоявшаяся модель анализа больших данных может извлекать более богатую и точную информацию из больших астрономических данных. Например, он может автоматически обнаруживать и классифицировать различные небесные тела непосредственно из изображений, автоматически объединять данные из нескольких каналов, предоставлять надежные параметры атрибутов небесных тел и автоматически создавать статистические диаграммы.
На рис. 5 показана структура для задач создания подписей к изображениям, состоящая из сверточной нейронной сети (CNN) и рекуррентной нейронной сети (RNN). Модель может идентифицировать объекты на изображениях и описывать содержание изображений словами, то есть через модель ИИ компьютер имеет возможность «видеть картинки и говорить». Такого рода задача включает в себя два разных информационных режима изображения и текста описания.Как заставить модель ИИ в полной мере использовать мультимодальную информацию и взаимодействовать, также является тенденцией будущих исследований.
Рисунок 5. Структура задачи описания изображения
С помощью описания изображения и других технологий астрономические изображения могут быть автоматически проанализированы, а результаты обратной связи могут быть предоставлены прямыми и удобными способами, такими как текст, изображения и голос. На рис. 6 показана схема автоматического анализа изображения, полученного с помощью Dark Energy Camera Heritage Sky Survey, и создания текстовой обратной связи.
Рисунок 6. Используйте большую модель ИИ для автоматического определения небесных тел на астрономических изображениях и создания текстовых описаний и звездных каталогов. (Источник: Би Минсюань, Шаньдунский университет)
ИИ также поможет ускорить открытие новых явлений и новых законов. Ожидается, что с помощью алгоритмов ИИ можно будет эффективно выявлять тенденции и корреляции, скрытые в больших астрономических данных. Например, использование алгоритмов искусственного интеллекта может быстро идентифицировать слабые сигналы, связанные с экзопланетами, чтобы найти разумные цивилизации, похожие на земные цивилизации.Это потенциальное существование в Млечном Пути, рассчитанное по уравнению Дрейка. Такие открытия дадут нам важные ключи к разгадке тайн нашей вселенной.
Рисунок 7. Уравнение Дрейка, используемое для оценки земной инопланетной цивилизации в Млечном Пути
Кроме того, в автоматизированном наблюдении за телескопами также будет широко использоваться ИИ, который сможет в режиме реального времени идентифицировать интересующие небесные объекты в телескопе и поможет определить приоритеты для дальнейших наблюдений. Эта автоматизация позволяет астрономам эффективно следить за небом и быстро реагировать на переходные процессы.
Мы с нетерпением ждем возможности создать в ближайшем будущем астрономическую модель ИИ, которая будет умнее, чем ChatGPT, тем самым освободив астрономов от утомительных задач обработки данных и позволив им больше сосредоточиться на научных исследованиях. В то время первым делом для астрономов после выхода на работу каждый день может быть пить кофе, слушая отчет о работе ИИ-помощника, и получать результаты анализа ИИ-помощника во всех направлениях через звук, изображения или видео.
Давайте вместе с нетерпением ждать этой прекрасной эпохи!
Рис. 8. Принципиальная схема будущего ИИ-помощника (Источник: Интернет)
об авторе
Йи Чжэньпин, доцент Шаньдунского университета, старший научный руководитель, руководитель группы астрономических больших данных Шаньдунского университета. Приверженность междисциплинарным исследованиям в области астрономии и информатики, применению алгоритмов искусственного интеллекта для улучшения возможностей автоматического и интеллектуального анализа астрономических данных.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Как ИИ изменит астрономию?
Автор: Йи Чжэньпин
**Источник:**Национальная астрономическая обсерватория Китайской академии наук.
С древних времен у людей были бесконечные фантазии об огромном звездном небе, и они постоянно находятся в пути исследования. В последние годы, с быстрым развитием науки и техники, люди ускорили темпы исследования Вселенной. Используя передовое оборудование и технологии, астрономы открыли удивительные явления, такие как гравитационные волны, черные дыры, темная материя и темная энергия, которые значительно улучшили наше понимание Вселенной.
С 2011 года технология искусственного интеллекта (ИИ) пережила быстрое развитие, успешно преодолела технический разрыв между наукой и приложением и добилась крупных прорывов в классификации изображений, распознавании речи, ответах на вопросы знаний, беспилотном вождении и т. д. Прорыв вступил в период бурного развития. В области астрономии применение ИИ также ускоряется с каждым годом. Подсчитав статьи на arXiv с участием ИИ в астрономических исследованиях, выяснилось, что количество статей увеличилось с 46 в 2013 году до 2328 в 2022 году, то есть в 50 раз за десять лет.
Астрономия вступила в эпоху многодиапазонных, больших выборок и высокой информативности, а количество данных, генерируемых телескопами и другими наблюдательными приборами, стало поистине «астрономической цифрой». Технология искусственного интеллекта все шире используется в астрономии, ее алгоритмы эволюционировали от традиционного машинного обучения к глубокому обучению, а задачи анализа варьировались от простых до сложных. Благодаря постоянному совершенствованию структуры нейронной сети возможности модели ИИ в извлечении и представлении признаков значительно расширились. Теперь мы можем напрямую идентифицировать очень слабые объекты, такие как галактики с низкой яркостью (показаны на рис. 3) и L-карлики (показаны на рис. 4), по фотометрическим изображениям. Эти объекты являются одними из самых тусклых галактик и звезд, которые можно различить на изображениях в видимом свете.
Рождение ChatGPT знаменует собой крупный прорыв в области искусственного интеллекта и считается важной вехой в начале нового витка революции искусственного интеллекта. ChatGPT — это результат сочетания большой модели и больших данных. В области астрономии накоплено большое количество данных наблюдений.При поддержке алгоритмов и вычислительных мощностей астрономия также вступит в эпоху революции ИИ, которая, вероятно, принесет подрывные изменения.
Устоявшаяся модель анализа больших данных может извлекать более богатую и точную информацию из больших астрономических данных. Например, он может автоматически обнаруживать и классифицировать различные небесные тела непосредственно из изображений, автоматически объединять данные из нескольких каналов, предоставлять надежные параметры атрибутов небесных тел и автоматически создавать статистические диаграммы.
На рис. 5 показана структура для задач создания подписей к изображениям, состоящая из сверточной нейронной сети (CNN) и рекуррентной нейронной сети (RNN). Модель может идентифицировать объекты на изображениях и описывать содержание изображений словами, то есть через модель ИИ компьютер имеет возможность «видеть картинки и говорить». Такого рода задача включает в себя два разных информационных режима изображения и текста описания.Как заставить модель ИИ в полной мере использовать мультимодальную информацию и взаимодействовать, также является тенденцией будущих исследований.
С помощью описания изображения и других технологий астрономические изображения могут быть автоматически проанализированы, а результаты обратной связи могут быть предоставлены прямыми и удобными способами, такими как текст, изображения и голос. На рис. 6 показана схема автоматического анализа изображения, полученного с помощью Dark Energy Camera Heritage Sky Survey, и создания текстовой обратной связи.
ИИ также поможет ускорить открытие новых явлений и новых законов. Ожидается, что с помощью алгоритмов ИИ можно будет эффективно выявлять тенденции и корреляции, скрытые в больших астрономических данных. Например, использование алгоритмов искусственного интеллекта может быстро идентифицировать слабые сигналы, связанные с экзопланетами, чтобы найти разумные цивилизации, похожие на земные цивилизации.Это потенциальное существование в Млечном Пути, рассчитанное по уравнению Дрейка. Такие открытия дадут нам важные ключи к разгадке тайн нашей вселенной.
Кроме того, в автоматизированном наблюдении за телескопами также будет широко использоваться ИИ, который сможет в режиме реального времени идентифицировать интересующие небесные объекты в телескопе и поможет определить приоритеты для дальнейших наблюдений. Эта автоматизация позволяет астрономам эффективно следить за небом и быстро реагировать на переходные процессы.
Мы с нетерпением ждем возможности создать в ближайшем будущем астрономическую модель ИИ, которая будет умнее, чем ChatGPT, тем самым освободив астрономов от утомительных задач обработки данных и позволив им больше сосредоточиться на научных исследованиях. В то время первым делом для астрономов после выхода на работу каждый день может быть пить кофе, слушая отчет о работе ИИ-помощника, и получать результаты анализа ИИ-помощника во всех направлениях через звук, изображения или видео.
Давайте вместе с нетерпением ждать этой прекрасной эпохи!
об авторе
Йи Чжэньпин, доцент Шаньдунского университета, старший научный руководитель, руководитель группы астрономических больших данных Шаньдунского университета. Приверженность междисциплинарным исследованиям в области астрономии и информатики, применению алгоритмов искусственного интеллекта для улучшения возможностей автоматического и интеллектуального анализа астрономических данных.