Das berühmte erste Bild eines Schwarzen Lochs wurde gerade zweimal schärfer. Ein Forschungsteam nutzte künstliche Intelligenz, um es dramatisch zu verbessern sein erstes Bild aus dem Jahr 2019, die nun das Schwarze Loch im Zentrum der M87-Galaxie dunkler und größer zeigt als das erste abgebildete Bild.
Ich bin ein Astronom der studiert und darüber geschrieben hat Kosmologie, Schwarze Löcher Und Exoplaneten. Astronomen nutzen KI seit Jahrzehnten. Tatsächlich gehörten 1990 Astronomen der University of Arizona, an der ich Professor bin, dazu zuerst eine Art von KI namens neuronales Netzwerk zu verwenden die Formen von Galaxien zu studieren.
Seitdem hat sich KI in alle Bereiche der Astronomie ausgebreitet. Da die Technologie leistungsfähiger geworden ist, haben KI-Algorithmen begonnen, Astronomen dabei zu helfen, riesige Datensätze zu zähmen und neues Wissen über das Universum zu entdecken.
Bessere Teleskope, mehr Daten
Seit Astronomie eine Wissenschaft ist, geht es darum, der Vielzahl von Objekten am Nachthimmel einen Sinn zu geben. Das war relativ einfach, als die einzigen Werkzeuge das bloße Auge oder ein einfaches Teleskop waren und alles, was man sehen konnte, ein paar tausend Sterne und eine Handvoll Planeten waren.
Vor hundert Jahren verwendete Edwin Hubble neu gebaute Teleskope, um zu zeigen, dass das Universum nicht nur mit Sternen und Gaswolken gefüllt ist, sondern unzählige Galaxien. Da sich die Teleskope weiter verbessert haben, ist die schiere Anzahl der Himmelsobjekte, die Menschen sehen können, und die Datenmenge Astronomen müssen auch sortieren, dass beide exponentiell gewachsen sind.
Zum Beispiel die bald fertiggestellte Vera-Rubin-Observatorium in Chile wird Bilder so groß machen, dass 1.500 HD-TV-Bildschirme erforderlich wären, um sie vollständig anzuzeigen. Es wird erwartet, dass es über einen Zeitraum von 10 Jahren 0,5 Exabyte an Daten generiert – etwa das 50.000-fache der Informationsmenge, die in allen Büchern der Library of Congress enthalten ist.
Es gibt 20 Teleskope mit Spiegeln, die einen Durchmesser von mehr als 6 Metern haben. KI-Algorithmen sind die einzige Möglichkeit für Astronomen, alle ihnen heute zur Verfügung stehenden Daten zu verarbeiten. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie sich KI bei der Verarbeitung dieser Daten als nützlich erweist.
Muster heraussuchen
Astronomie ist oft die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Etwa 99 % der Pixel in einem astronomischen Bild enthalten Hintergrundstrahlung, Licht aus anderen Quellen oder die Schwärze des Weltraums – nur 1 % hat die subtilen Formen schwacher Galaxien.
KI-Algorithmen – insbesondere neuronale Netze, die viele miteinander verbundene Knoten verwenden und lernen können, Muster zu erkennen – sind perfekt geeignet, um die Muster von Galaxien zu erkennen. Astronomen begannen Verwendung neuronaler Netze zur Klassifizierung von Galaxien in den frühen 2010er Jahren. Jetzt die Algorithmen sind so effektiv dass sie Galaxien mit einer Genauigkeit von 98 % klassifizieren können.
Diese Geschichte wurde in anderen Bereichen der Astronomie wiederholt. Astronomen, die an SETI, der Suche nach außerirdischer Intelligenz, arbeiten, verwenden Radioteleskope, um nach Signalen von entfernten Zivilisationen zu suchen. Schon früh scannten Radioastronomen Karten mit dem Auge nach Anomalien suchen das war nicht zu erklären. In jüngerer Zeit nutzten Forscher 150.000 PCs und 1,8 Millionen Bürgerwissenschaftler, um nach künstlichen zu suchen Funksignale. Jetzt verwenden Forscher KI, um Unmengen von Daten viel schneller und gründlicher zu sichten, als es Menschen können. Dies hat es SETI ermöglicht, mehr Boden abzudecken und gleichzeitig die Anzahl falsch positiver Signale.
Ein weiteres Beispiel ist die Suche nach Exoplaneten. Astronomen entdeckten die meisten 5.300 bekannte Exoplaneten indem man einen Abfall in der Lichtmenge misst, die von einem Stern kommt wenn ein Planet davor vorbeizieht. KI-Tools können jetzt die Anzeichen eines Exoplaneten erkennen 96% Genauigkeit.
Neue Entdeckungen machen
KI hat sich als hervorragend erwiesen, um bekannte Objekte – wie Galaxien oder Exoplaneten – zu identifizieren, nach denen Astronomen suchen sollen. Aber es ist auch ziemlich leistungsfähig beim Auffinden von Objekten oder Phänomenen, die theoretisiert, aber noch nicht in der realen Welt entdeckt wurden.
Teams haben diesen Ansatz zur Erkennung verwendet neue Exoplanetenerfahren Sie mehr über die angestammte Sterne die zur Entstehung und zum Wachstum der Milchstraße führten, und sagen die Signaturen neuer Arten von Milchstraßen voraus Gravitationswellen.
Dazu verwenden Astronomen zunächst KI, um theoretische Modelle in Beobachtungssignaturen umzuwandeln – einschließlich realistischer Rauschpegel. Anschließend verwenden sie maschinelles Lernen, um die Fähigkeit der KI zu schärfen, die vorhergesagten Phänomene zu erkennen.
Schließlich haben Radioastronomen auch KI-Algorithmen verwendet, um Signale zu sichten, die nicht bekannten Phänomenen entsprechen. Kürzlich fand ein Team aus Südafrika einen einzigartiges Objekt das könnte ein Überbleibsel der explosiven Verschmelzung zweier supermassiver Schwarzer Löcher sein. Wenn sich dies als wahr herausstellt, werden die Daten einen neuen Test der Allgemeinen Relativitätstheorie ermöglichen – Albert Einsteins Beschreibung der Raumzeit.
Vorhersagen treffen und Löcher stopfen
Wie in vielen Lebensbereichen in letzter Zeit schlagen auch in der Astronomiewelt generative KI und große Sprachmodelle wie ChatGPT Wellen.
Das Team, das 2019 das erste Bild eines Schwarzen Lochs erstellte, verwendete a generative KI, um ihr neues Bild zu produzieren. Dazu brachte es einer KI zunächst bei, Schwarze Löcher zu erkennen, indem es Simulationen vieler Arten von Schwarzen Löchern fütterte. Dann nutzte das Team das KI-Modell, das es gebaut hatte, um Lücken in der riesigen Datenmenge zu füllen, die von den Radioteleskopen des Schwarzen Lochs M87 gesammelt wurden.
Mithilfe dieser simulierten Daten konnte das Team ein neues Bild erstellen, das zweimal schärfer ist als das Original und vollständig mit den Vorhersagen der Allgemeinen Relativitätstheorie übereinstimmt.
Astronomen wenden sich auch der KI zu, um die Komplexität moderner Forschung zu zähmen. Ein Team des Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics erstellte a Sprachmodell namens astroBERT 15 Millionen wissenschaftliche Abhandlungen über Astronomie zu lesen und zu organisieren. Ein anderes Team, das bei der NASA angesiedelt ist, hat sogar den Einsatz von KI vorgeschlagen Astronomieprojekte priorisierenein Prozess, den Astronomen alle 10 Jahre durchführen.
Mit fortschreitender KI ist sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Astronomen geworden. Da Teleskope immer besser werden, Datensätze größer werden und sich KIs weiter verbessern, wird diese Technologie wahrscheinlich eine zentrale Rolle bei zukünftigen Entdeckungen des Universums spielen.
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