Sztuczna inteligencja skuteczniejsza niż astronomowie. Oto przyszłość badań nad kosmosem

Okazuje się, że algorytmy oparte na sztucznej inteligencji, które zostały przeszkolone na danych dostarczonych za sprawą obserwacji astronomicznych radzą sobie z pewnymi zadaniami znacznie lepiej od astronomów.
Sztuczna inteligencja skuteczniejsza niż astronomowie. Oto przyszłość badań nad kosmosem

Do tych zadań zalicza się między innymi identyfikację nowych typów galaktyk, poszukiwanie egzoplanet i katalogowanie eksplodujących gwiazd czy też takich, które doświadczają fuzji. Badaniami w tej sprawie zajęli się naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, będący autorami publikacji dostępnej w Nature Astronomy.

To właśnie oni odnotowali, że uczenie maszynowe zauważyło coś, co umykało ludziom: połączenia ukryte w złożonej matematyce wynikającej z ogólnej teorii względności. Wiedza z tego zakresu będzie szczególnie przydatna w odniesieniu do poszukiwania nowych planet pozasłonecznych, czyli krążących wokół gwiazd innych niż nasza. Sztuczna inteligencja, którą wzięli pod lupę autorzy badań, wykazała, że długoletnie teorie poświęcone obserwacjom egzoplanet z użyciem metody mikrosoczewkowania grawitacyjnego, są niekompletne.

Mikrosoczewkowanie grawitacyjne w roli głównej

Mikrosoczewkowanie grawitacyjne może być wykorzystywane do poszukiwania planet pozasłonecznych. Zjawisko to występuje, gdy w jednej linii znajdzie się gwiazda, jej planeta oraz obserwator, na przykład w postaci teleskopu. Jak wyjaśnia jeden z autorów badania, Joshua Bloom opracowany przez jego zespół algorytm wnioskowania na podstawie uczenia maszynowego doprowadził do odkrycia czegoś nowego i fundamentalnego w równaniach rządzących ogólnym relatywistycznym efektem zaginania światła przez dwa masywne ciała.

Obecnie znanych nauce jest nieco ponad 5000 egzoplanet. Liczba ta stanowi znikomy ułamek faktycznej liczby tych obiektów, ale i tak postęp w zakresie ich poszukiwań był w ostatnich latach gigantyczny. Niestety, mało które planety pozasłoneczne identyfikuje się za sprawą bezpośrednich obserwacji. Większość z nich została wykryta poprzez odbieranie niewielkich chybotań gwiazd wywołanych odziaływaniami grawitacyjnymi z ich planetami lub z wykorzystaniem metody tranzytu, która polega na wykrywaniu spadków jasności gwiazd na skutek przechodzenia planet na ich tle. 

Kosmiczny Teleskop Nancy Grace Roman na ratunek

Jeśli mikrosoczewkowanie grawitacyjne ma stać się bardziej przydatne, to kluczową rolę może odegrać w tym przypadku nadchodzący Kosmiczny Teleskop Nancy Grace Roman, którego wystrzelenie planowane jest na 2027 rok. Mikrosoczewkowanie grawitacyjne umożliwia wykrywanie planet o mniejszej masie, wliczając w to obiekty wielkości Ziemi. Mogą one krążyć znacznie dalej od orbity, na której nasza planeta porusza się względem Słońca. W grę wchodzą nawet odpowiedniki orbit Jowisza czy Saturna.

Uczenie maszynowe okazało się znacznie lepiej radzić sobie z rozpoznawaniem obecności egzoplanet w przesłanych im danych. Jak wyjaśniają autorzy badań, sztuczna inteligencja umożliwiła spojrzenie na sprawę w nowym świetle i odkrycie czegoś, co pozostawało nieznane dla astronomów. To właśnie algorytmy komputerowe dowiodły, że powszechnie stosowane interpretacje danych pochodzących z mikrosoczewkowania grawitacyjnego są w rzeczywistości tylko szczególnymi przypadkami szerszej teorii, która wyjaśnia całą różnorodność niejednoznaczności w tego typu zdarzeniach.