ИИ впервые самостоятельно спланировал работу телескопа: алгоритм управлял наблюдениями в Чили
Ученые из Northwestern University, University of Chicago и Fermilab впервые успешно применили систему искусственного интеллекта для автономного управления крупным телескопом. Разработанный алгоритм самостоятельно планировал наблюдения на 4-метровом телескопе V?ctor M. Blanco в Чили и в реальном времени корректировал программу с учетом внешних условий.
ИИ управлял расписанием 570-мегапиксельной камеры Dark Energy Camera (DECam). Обычно такие решения принимают астрономы, которые вынуждены искать компромисс между погодой, временем и научной ценностью каждой цели. Новая система показала, что может делать это без участия человека.
Вместо явного программирования правил исследователи обучили модель глубокого обучения на архиве наблюдений проекта Dark Energy Survey. Алгоритму показывали последовательность прошлых наблюдений, и он пытался предсказать следующий объект. Сравнивая свои решения с реальным выбором специалистов, система постепенно научилась учитывать влияние Луны, атмосферных условий и других факторов без заранее заданных зависимостей.
Весной и летом система успешно отработала две полноценные наблюдательные кампании на телескопе Blanco. По словам разработчиков, ее эффективность уже сопоставима с работой человека-астронома.
Следующая цель проекта — научить модель не просто повторять решения людей, а находить более эффективные стратегии планирования, которые человек мог бы не заметить. Это позволит использовать телескопы с максимальной отдачей.
Разработка особенно актуальна перед вводом в эксплуатацию обсерватории имени Веры Рубин, которая будет ежедневно собирать петабайты астрономических данных. Интеллектуальные системы планирования помогут координировать работу нескольких телескопов, быстрее реагировать на изменения и освободят астрономов от рутинных задач для анализа данных и научных открытий.
