Школьник совершил 1,5 млн космических открытий с помощью ИИ из старых архивов NASA

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Наука и космос

Представьте себе: необъятный космос, полный тайн. Миллиарды звезд, галактик, туманностей… И среди всего этого великолепия — 1,5 миллиона объектов, о существовании которых мы до недавнего времени даже не подозревали. А теперь самое интересное: кто же их нашел? Огромный научный коллектив? Новейший суперкомпьютер? Нет. Старшеклассник. Да-да, обычный парень по имени Маттео Пас, вооружившись любопытством и искусственным интеллектом. Звучит как научная фантастика, не так ли? Но это чистая правда.

Искра любопытства и океан данных

Все началось довольно прозаично. Маленький Маттео, еще будучи школьником младших классов, попал на публичные лекции по астрономии в знаменитом Калтехе (Калифорнийский технологический институт). Знаете, такие мероприятия, где ученые рассказывают о далеких мирах так, что дух захватывает. Видимо, тогда-то и зажглась в нем искра. Годы спустя, летом 2022-го, он вернулся в Калтех, но уже не просто слушателем, а участником программы Planet Finder Academy, чтобы глубже погрузиться в астрономию и связанную с ней информатику.

Иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com

Его наставником стал Дэви Киркпатрик, опытный астроном из IPAC (Инфракрасный центр обработки и анализа данных). У Киркпатрика была своя давняя задумка. Дело в том, что инфракрасный телескоп NEOWISE, который больше десяти лет исправно сканировал небо в поисках астероидов, попутно насобирал гигантский массив данных о других объектах. Телескоп фиксировал тепловое излучение звезд, квазаров, всяких там пульсирующих и затмевающихся светил — астрономы называют их переменными объектами.

И вот тут загвоздка: данных — океан. Буквально сотни миллиардов записей! Обработать такой объем вручную — задача практически невыполнимая. Первоначальный план Киркпатрика был скромнее: взять ма-а-аленький кусочек неба, найти там что-нибудь интересное вручную и показать коллегам: мол, смотрите, какой потенциал тут скрыт!

Как WISE осматривает небо, на основе данных, приведенных в E. L. Wright et al. (2010).
Автор: Matthew Paz 2024 AJ 168 241 Источник: iopscience.iop.org
Неожиданный помощник: Искусственный интеллект?

Но у Маттео был другой взгляд на вещи. За плечами у него была не только школьная программа, но и факультатив по программированию, теории информатики и даже продвинутая математика уровня вуза (спасибо специальной программе в его школе!). Он понимал: такие гигантские, упорядоченные наборы данных — идеальная пища для искусственного интеллекта. Зачем копаться вручную там, где машина может сделать это быстрее и эффективнее?

И он взялся за дело. За каких-то шесть недель летней программы он начал создавать свой алгоритм машинного обучения. Идея была в том, чтобы научить ИИ выискивать в данных NEOWISE характерные признаки переменности — крошечные, но закономерные изменения яркости объектов во времени. Те самые вспышки, пульсации, затмения, которые выдают интересные космические явления.

Конечно, без помощи наставника тут не обошлось. «Каждая встреча с Дэви — это 10% работы и 90% простого общения», — смеется Маттео. Киркпатрик не только делился астрономическими знаниями, но и познакомил парня с другими специалистами Калтеха, экспертами по машинному обучению и изучению переменных объектов. Вместе они поняли специфику данных NEOWISE: из-за особого ритма наблюдений телескоп мог «пропускать» очень быстрые вспышки или, наоборот, слишком медленные, постепенные изменения. Это тоже нужно было учесть при разработке алгоритма.

Пример облака точек источника: HD 165459.
Автор: Matthew Paz 2024 AJ 168 241 Источник: iopscience.iop.org
Наставник — это важно! Маленькое отступление

Кстати, о наставничестве. Знаете, почему Киркпатрик так охотно взялся помогать Маттео? Оказывается, в его собственной жизни был такой же поворотный момент. Он рос в фермерской общине, и путь в астрономию ему открыла школьная учительница химии и физики. Именно она разглядела в нем потенциал и подсказала, как двигаться к мечте. «Я хотел передать такой же опыт кому-то еще», — говорит Киркпатрик. Иногда один вовремя данный совет, одна искра поддержки могут изменить всю жизнь. Правда же?

Полтора миллиона находок и взгляд в будущее

Лето закончилось, но работа продолжилась. В 2024 году Маттео не только довел свой алгоритм до ума, но и сам уже выступал наставником для других школьников.

И вот результат: усовершенствованный ИИ «перелопатил» весь массив необработанных данных NEOWISE. И что вы думаете? Он выявил и классифицировал 1,5 миллиона потенциально новых переменных объектов! Целый неизведанный пласт Вселенной, скрытый в данных старого телескопа. Теперь Маттео и Дэви планируют опубликовать полный каталог этих находок в 2025 году, сделав его доступным для всего научного мира.

Но и это еще не все. Алгоритм, созданный Маттео, оказался на удивление универсальным. «Его можно применять для любых исследований, где данные поступают в виде временных рядов», — объясняет сам автор. Он видит потенциал даже в анализе биржевых графиков (там ведь тоже важны периодические изменения!) или в изучении атмосферных явлений, где суточные и сезонные циклы играют ключевую роль.

Слева: съемка LEDA 174461 в рамках Legacy Survey Data Release 9. Справа: съемка unWISE W1/W2 NEOWISE Data Release 7.
Автор: Matthew Paz 2024 AJ 168 241 Источник: iopscience.iop.org
Что дальше?

А что же сам Маттео? Он еще заканчивает школу, но уже числится сотрудником Калтеха и работает в IPAC под руководством своего наставника. Это его первая настоящая работа.

Вот такая история. История о том, как юношеское любопытство, помноженное на современные технологии и поддержку опытного наставника, позволило заглянуть в космические глубины и обнаружить сокровища там, где их, казалось бы, уже не ждали. Кто знает, какие еще открытия ждут нас, если мы научимся правильно задавать вопросы и использовать мощь искусственного разума? Поживем — увидим!

16 комментариев

Добавить комментарий

A
Вероятно ИИ использовался для нахождения объекта/звёзды по взаимному положению звёзд, так как звёзды могут менять местоположение тысячелетиями, то есть незаметно для массива данных собранных за несколько лет. После чего по каждой звезде составили ряд времени и яркости с дальнейшим анализом на периодичность изменений.
J
Ждём «каталог» от Матео )
1
Что, небыло в школе наставника из университета? Это потому что вы не достаточное талантливые!
104444538815621471066@google
Очередной «гений» из пелёнок, который «чисто сам себя сделал»
716864@vkontakte
Скорее, ИИ помноженный на любопытство школьника…
l
Спасибо, посмеялся, потом попукал, пойду посру
115805951149438891701@google
Глупый вопрос, а все эти данные кем то подтверждены? ИИ это (вроде) хорошо, но как он их находил, эти звезды? Сколько раз он мог посчитать одну и туже звезду на разных фото? А то может их всех уже нашли или их не 1,5 млн, а всего 150, например.
108543325643621000929@google
Сдаётся мне, что и эта статья написана с помощью ИИ. 😂
410034458583@odnoklassniki
Сам себя не похвалишь… Подумал ИИ.
S
мы живём в матрице которую написал ИИ
s
Ну вот опять, битые пиксели только ии может находить? И до ии это было невозможно? А может вся статья написана ии, для пиара ии?
108128226752132418620@google
Это типа что когда есть станет нечего — бедных можно будет кормить «архивами» а потом ещё и написать статью о том, что дескать вот, с помощью желания повеуснее поесть, и всего одного сартира…
845208@vkontakte
У меня друг начал крутые стихи писать, внезапно в 40 лет. Потом выяснилось, что он подписку на суно оформил. Новые времена.
1
В смысле «там, где не ждали»? Целое море данных, в которое просто никто не хотел лезть.

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

«Союз‑5» стартовал: новая эра российской космонавтики началась

Сегодня космическая отрасль России отметила важную веху: с космодрома Байконур впервые стартовала ракета‑носитель «Союз‑5» — одна из самых перспективных разработок отечественной...

Составлена первая точная карта обоняния: как клетки носа считывают свои координаты, чтобы мы чувствовали запахи

Способность млекопитающих воспринимать окружающий мир опирается на строгую физическую организацию органов чувств. Зрение работает благодаря точному проецированию световых лучей на сетчатку, где...

Сколько развитых цивилизаций в Галактике, и как они на самом деле будут искать Землю

Попытки человечества обнаружить сигналы от внеземных цивилизаций строятся на теоретических допущениях. Радиоастрономы, участвующие в программах SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence),...

Почему один из старейших городов Европы следит за всеми через камеру обскура и выглядит как близнец Кубы

Древность в представлении людей это почти всегда пыль и разруха. Но испанский город Кадис, несмотря на почтенный возраст, выглядит свежо и хранит за красивыми улочками не один секрет. Ниже я...

Пять смартфонов апреля 2026 года: батарея на 10200 мАч и аппарат, за который пришлось извиняться

Второй месяц весны подошёл к концу, пришло время подводить его итоги. Апрель запомнится нам большим анонсом компании Motorola, презентацией серии Huawei Pura 90, камерофонов OPPO Find X9 Ultra и...