Dalam usaha memahami alam semesta, kita menjadi taksub - kita tertarik dengan kehausan untuk diperhatikan. Satelit menghantar ratusan terabyte maklumat data setiap tahun, dan hanya satu teleskop di Chile yang akan menghasilkan 15 terabyte gambar ruang setiap malam. Tidak ada manusia yang dapat mengatasinya secara manual. Seperti yang dikatakan oleh ahli astronomi Carlo Enrico Petrillo, “Melihat gambar galaksi adalah bahagian paling romantis dalam tugas kita. Masalahnya adalah bagaimana untuk terus fokus. Oleh itu, Petrillo sedang mengembangkan AI yang akan membantunya.
Petrillo dan rakan-rakannya mencari fenomena yang pada dasarnya adalah teleskop ruang angkasa. Apabila objek besar (galaksi atau lubang hitam) terperangkap di antara sumber cahaya yang jauh dan pemerhati di Bumi, ia membengkokkan ruang dan cahaya di sekelilingnya, membuat lensa yang membolehkan para astronom melihat lebih dekat bahagian-bahagian alam semesta yang sangat tua dan jauh yang tersembunyi dari pandangan kita. Kesan ini dipanggil lensa graviti, dan lensa ini adalah kunci untuk memahami apa yang terbuat dari alam semesta. Sehingga kini, menjumpai mereka lambat dan membosankan.
Di sinilah diperlukan kecerdasan buatan - dan pencarian lensa graviti adalah permulaan. Seperti yang dikatakan oleh profesor Stanford, Andrew Ng, kemampuan AI untuk mengotomatisasi semua yang "dapat dilakukan oleh orang biasa dalam masa kurang dari satu saat berfikir." Kurang dari satu saat mungkin tidak kedengaran banyak, tetapi ketika menyaring sejumlah besar data, itu adalah anugerah.
Gelombang astronomi baru melihat AI untuk lebih daripada sekadar penyusun data. Mereka meneroka sesuatu yang mungkin merupakan cara baru untuk mencari penemuan saintifik, di mana kecerdasan buatan akan memaparkan bahagian-bahagian alam semesta yang belum pernah kita lihat.
Tetapi pertama: lensa graviti. Teori relativiti umum Einstein meramalkan fenomena ini pada awal tahun 1930-an, tetapi contoh pertama tidak muncul sehingga tahun 1979. Kenapa? Kerana ruang sangat besar, dan orang memerlukan waktu yang lama untuk memerhatikannya, terutama tanpa teleskop moden. Pencarian lensa graviti memang mencabar.
"Lensa yang sekarang kita dapati ditemukan dengan berbagai cara," kata Lilia Williams, profesor astrofizik di University of Minnesota. "Ada yang ditemui secara tidak sengaja, orang mencari sesuatu yang sama sekali berbeza. Sebilangannya dijumpai oleh orang yang mencarinya, kali kedua atau ketiga."
Video promosi:
AI sangat pandai melihat gambar. Oleh itu Petrillo dan rakan-rakannya beralih ke alat AI yang disayangi di Silicon Valley: sejenis program komputer yang terdiri daripada "neuron" digital yang dimodelkan berdasarkan yang sebenarnya yang menyala sebagai tindak balas kepada input. Makan banyak program ini (rangkaian neural) dan mereka akan belajar mengenali corak dan corak. Mereka berfungsi dengan baik dengan maklumat visual dan digunakan dalam pelbagai sistem penglihatan mesin - dari kamera dalam kereta memandu sendiri hingga pengecaman wajah dalam gambar di Facebook.
Seperti yang ditulis dalam artikel yang diterbitkan bulan lalu, menerapkan teknologi ini untuk memburu lensa graviti sangat mengejutkan. Pertama, para saintis membuat set data untuk melatih rangkaian saraf - mereka menghasilkan 6 juta gambar palsu dengan dan tanpa lensa graviti. Kemudian kami memasukkan data kami ke rangkaian saraf dan membiarkannya untuk mengetahui coraknya. Sedikit tweak dan hasilnya adalah program yang mengenali lensa graviti dalam sekelip mata.
"Penggambar yang hebat di wajah manusia menguraikan gambar dengan kecepatan seribu jam," kata Petrillo. Satu lensa dijumpai kira-kira sekali setiap 30,000 galaksi. Oleh itu, pengkelas perlu bekerja tanpa tidur dan berehat selama seminggu untuk mencari hanya lima hingga enam kanta. Jaringan saraf, sebagai perbandingan, menguraikan 21,789 gambar hanya dalam 20 minit. Dan ini adalah dengan satu pemproses kuno.
Rangkaian saraf tidak seakurat komputer. Agar dia tidak menghadap lensa, dia diberi parameter yang luas. Dia datang dengan 761 calon yang mungkin, yang dikaji orang dan dikurangkan menjadi 56. Mengesahkan bahawa ini adalah lensa sebenar harus disahkan dan disahkan, tetapi Petrillo percaya bahawa yang ketiga akan menjadi nyata. Itu kira-kira satu lensa seminit, berbanding dengan seratus lensa yang ditemui oleh seluruh komuniti saintifik sejak beberapa dekad yang lalu. Kelajuannya luar biasa, prospeknya sangat besar.
Mencari lensa ini sangat mustahak untuk memahami salah satu misteri astronomi yang hebat: alam semesta terbuat dari apa? Perkara yang kita ketahui (planet, bintang, asteroid, dan lain-lain) mewakili hanya 5% dari semua bahan fizikal, dan 95% lagi tidak dapat diakses oleh kita. 95% ini diwakili oleh perkara hipotetis - bahan gelap, yang tidak pernah kita perhatikan secara langsung. Kita hanya perlu mengkaji pengaruh graviti yang ada pada seluruh alam semesta, dan lensa graviti berfungsi sebagai salah satu petunjuk yang paling penting.
Apa lagi yang boleh dilakukan oleh AI? Para saintis sedang mengusahakan sejumlah alat baru. Sebilangan orang, seperti Petrillo, melakukan tugas pengenalan: mereka mengelaskan galaksi, misalnya. Yang lain menjelajah aliran data untuk mendapatkan isyarat menarik. Beberapa rangkaian saraf menghilangkan gangguan buatan untuk teleskop radio dengan mengasingkan hanya isyarat berguna. Yang lain telah digunakan untuk mengenal pasti pulsar, exoplanet yang tidak biasa, atau memperbaiki teleskop resolusi rendah. Ringkasnya, terdapat banyak kemungkinan penggunaan.
Letupan ini sebahagiannya disebabkan oleh trend perkakasan umum yang memperluas bidang AI, seperti ketersediaan kuasa pengkomputeran yang murah. Ahli astronomi tidak perlu lagi memakai seluar pada malam tanpa awan, memerhatikan pergerakan planet-planet individu; sebaliknya, mereka menggunakan teknik canggih yang mengimbas langit satu persatu. Teknologi teleskop dan penyimpanan data yang lebih baik bermakna ada lebih banyak ruang untuk analisis, kata Williams.
Menganalisis set data yang besar adalah kecerdasan buatan. Kita dapat mengajarnya mengenali corak dan membuatnya bekerja tanpa lelah, dan dia tidak akan berkedip atau melakukan kesalahan.
Adakah ahli astronomi bimbang bahawa mereka mempercayai mesin yang mungkin kurang memahami manusia untuk mengesan sesuatu yang sensasi? Petrillo mengatakan tidak. "Secara umum, manusia lebih berat sebelah, kurang cekap, dan lebih banyak ralat daripada mesin." Williams bersetuju. "Komputer mungkin kehilangan perkara-perkara tertentu, tetapi secara sistematik mereka akan kehilangannya." Tetapi selagi kita mengetahui apa yang tidak mereka ketahui, kita dapat menggunakan sistem automatik tanpa banyak risiko.
Bagi sebilangan ahli astronomi, potensi AI melampaui penyusunan data yang mudah. Mereka percaya bahawa kecerdasan buatan dapat digunakan untuk membuat maklumat yang memenuhi titik buta dalam pengamatan alam semesta kita.
Ahli astronomi Kevin Schawinski dan pasukannya dalam astrofizik galaksi dan lubang hitam menggunakan AI untuk meningkatkan resolusi gambar teleskop kabur. Untuk tujuan ini, mereka menggunakan jaringan saraf yang menghasilkan variasi tak tertandingi dalam data yang dikaji, seolah-olah pemalsuan yang baik meniru gaya artis terkenal. Rangkaian yang sama digunakan untuk membuat gambar palsu gambar bintang; dialog audio palsu yang mensimulasikan suara sebenar; dan jenis data lain. Menurut Shavinsky, rangkaian neural seperti itu mencipta maklumat yang sebelumnya tidak dapat diakses oleh kami.
Dalam makalah yang diterbitkan oleh Shavinsky dan pasukannya awal tahun ini, mereka menunjukkan bahawa rangkaian ini dapat meningkatkan kualiti citra ruang. Mereka menurunkan kualiti gambar sejumlah galaksi, menambahkan kebisingan dan kabur, dan kemudian menyebarkannya melalui rangkaian saraf bersama dengan gambar asalnya. Hasilnya sungguh mengagumkan. Tetapi saintis belum dapat membaginya.
Shawinski berhati-hati dengan projek itu. Bagaimanapun, ini bertentangan dengan prinsip asas sains: anda hanya dapat mengetahui alam semesta dengan memerhatikannya secara langsung. "Atas sebab ini, alat ini berbahaya," katanya. Dan hanya dapat digunakan ketika kita memiliki data yang tepat dan ketika kita dapat mengesahkan hasilnya. Anda boleh melatih rangkaian saraf untuk menghasilkan data mengenai lubang hitam dan menghantarnya ke tempat kerja di kawasan langit tertentu yang belum diterokai dengan baik hingga sekarang. Dan jika dia menjumpai lubang hitam, ahli astronomi perlu mengesahkan penemuan itu dengan tangan mereka sendiri - seperti halnya dengan lensa graviti.
Sekiranya kaedah ini terbukti bermanfaat, mereka boleh menjadi kaedah penyelidikan yang sama sekali baru, melengkapkan simulasi komputer klasik dan pemerhatian lama yang baik. Sejauh ini, semuanya baru bermula, tetapi prospeknya sangat menjanjikan. "Sekiranya anda mempunyai alat ini, anda dapat mengambil semua data dari arkib, memperbaikinya, dan mengekstrak lebih banyak nilai saintifik." Nilai yang tidak ada sebelumnya. AI akan menjadi ahli alkimia saintifik yang membantu kita mengubah pengetahuan lama menjadi pengetahuan baru. Dan kita dapat menjelajah ruang angkasa seperti sebelumnya tanpa meninggalkan Bumi.
Ilya Khel
