Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся все более востребованными в различных областях, включая астрономию. Последние достижения в области больших языковых моделей (LLM) привели к еще большему расширению возможностей ИИ, добавив возможности взаимодействия с человеком и письменности.
Международная команда астрофизиков из Сети Международного центра релятивистской астрофизики (ICRANet) недавно провела исследование, в котором они продемонстрировали потенциал GPT-моделей для астрономических исследований. Они настроили модель генеративного трансформатора (GPT), предварительно обученного на астрономических данных, и обнаружили, что она может эффективно классифицировать различные астрономические объекты.
«Астрономия всегда основывалась на данных, и астрономы были одними из первых ученых, внедривших машинное обучение», — сказал ведущий автор исследования, президент ICRA Ю Ван. «Теперь машинное обучение интегрировано в весь процесс астрономических исследований, от производства и управления наземными и космическими телескопами до анализа данных и создания теоретических моделей».
/ Иллюстрация активного квазара, который ИИ может идентифицировать / ESO / М. Корнмессер
Традиционно анализ данных проводился вручную десятками исследователей и сотнями ученых. Однако с появлением современных телескопов, собирающих терабайты данных в день, такой подход стал непрактичным. LLM, такие как ChatGPT, предлагают решение этой проблемы.
В своем исследовании команда Вана обучила GPT-модель на ограниченном наборе астрономических данных и обнаружила, что она достигает точности около 90% при классификации различных объектов, таких как квазары, галактики и звезды.
«Эта работа демонстрирует, что LLM способны обрабатывать астрономические данные», — сказал Ван. «Более того, способность модели обрабатывать различные типы астрономических данных — это способность, которой не обладают другие специализированные модели».
Исследователи считают, что LLM могут играть важную роль в будущем астрономии, помогая ученым обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых современными обсерваториями. Однако они признают, что для удовлетворения потребностей будущих кампаний потребуются улучшения и сотрудничество между обсерваториями и компаниями, занимающимися искусственным интеллектом.
«Мы надеемся, что LLM сможет интегрировать различные виды данных, а затем определить общие основополагающие принципы, которые помогут нам понять мир», — сказал Ван. «Конечно, это сложная задача, и астрономы не могут справиться с ней в одиночку».
По мере того, как ИИ продолжает развиваться, его влияние на астрономию, вероятно, будет только возрастать. LLM и другие технологии ИИ могут усовершенствовать способ сбора, анализа и интерпретации астрономических данных.
 |
 |
Вперед › |
Интересное в СМИ Космос Космос Марсианские пауки: необычные образования на планете запечатлел орбитальный аппарат ЕКА 25.04.2024 1151
Орбитальный аппарат Европейского космического агентства (ЕКА) ExoMars Trace Gas обнаружил на Марсе необычные образования, напоминающие пауков.
Бактерии на МКС эволюционируют, становясь более устойчивыми к лекарствам 24.04.2024 1134 Ученые озадачены загадочным появлением метана на Марсе 27.04.2024 1027 Астрономы обнаружили признаки жизни на далекой экзопланете 28.04.2024 915 В центрах галактик могут возникать пробки из черных дыр 26.04.2024 915 Самое популярное Космос
