ИИ впервые самостоятельно спланировал работу телескопа: модель выбирала объекты для изучения и меняла расписание с учётом облачности, состояния атмосферы и яркости Луны

Учёные из Северо-Западного университета (Northwestern University), Чикагского университета (University of Chicago) и Национальной лаборатории Ферми (Fermilab) впервые успешно использовали систему искусственного интеллекта для управления наблюдениями на крупном национальном телескопе.

Разработанный алгоритм самостоятельно определял, куда направить телескоп, а затем в реальном времени корректировал план наблюдений с учётом изменения облачности, яркости Луны и состояния атмосферы.

Испытания прошли на 4-метровом телескопе Víctor M. Blanco в обсерватории Чили. Система управляла расписанием наблюдений для 570-мегапиксельной камеры Dark Energy Camera (DECam). Обычно такие решения принимают астрономы, которым приходится постоянно искать компромисс между погодными условиями, временем наблюдений и научной ценностью каждой цели, чтобы максимально эффективно использовать дорогостоящее время работы телескопа.

Вместо того чтобы закладывать в программу правила, накопленные астрономами за десятилетия, исследователи обучили модель глубокого обучения на архиве наблюдений проекта Dark Energy Survey. Во время обучения алгоритму показывали последовательность прошлых наблюдений телескопа, после чего он пытался предсказать следующий объект. Его решения сравнивались с тем, что в действительности выбирали специалисты, а ошибки использовались для последующего обучения. В результате система научилась самостоятельно учитывать влияние Луны, атмосферных условий и других факторов без явного программирования этих зависимостей.

Весной и летом система успешно отработала 2 полноценные наблюдательные кампании на телескопе Blanco. По словам разработчиков, сейчас её эффективность уже сопоставима с работой человека. Следующая цель проекта — научить модель не просто повторять решения астрономов, а находить более эффективные стратегии планирования, которые человек мог бы не заметить.

Разработка особенно актуальна перед вводом в эксплуатацию обсерватории имени Веры Рубин (Vera C. Rubin Observatory), которая будет ежедневно собирать беспрецедентные петабайты астрономических данных. Авторы проекта считают, что интеллектуальные системы планирования помогут быстрее координировать работу нескольких телескопов, эффективнее использовать каждую ночь наблюдений и освободят астрономов от рутинного планирования, позволяя сосредоточиться на анализе данных и научных открытиях.