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.
![]()
Фото из открытых источников
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».
![]()
Фото из открытых источников / 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.
