Искусственный интеллект учится определять взрывающиеся звезды

Искусственный интеллект (ИИ) может помочь астрономам идентифицировать небесные объекты на ночном небе. Это исследование, опубликованное в журнале Nature Astronomy, направлено на изучение возможностей использования ИИ для проведения астрофизических обследований небесных событий, включая черные дыры, поглощающие звезды, или даже взрывающиеся звезды. Данный подход может оказать значительное влияние на астрономию, помогая сократить время и ресурсы, традиционно используемые для обследования ночного неба.

Исследование

В рамках данного исследования ученые протестировали большую языковую модель (LLM) Google, известную как Gemini, на трех наборах данных о ночном небе: Pan-STARRS, MeerLICHT и ATLAS. Целью эксперимента было определить, смогут ли LLM достичь того же уровня точности и эффективности, что и указанные наборы данных, при условии, что Gemini будет работать с тремя наборами изображений.

Исследователи использовали специальные подсказки для Gemini, проанализировав 15 примеров и классифицировав их по категориям «Нет интереса», «Низкий интерес» и «Высокий интерес» для небесных артефактов, переменных звезд и взрывающихся событий соответственно. Полный репозиторий примеров, подсказок и инструкций был загружен на GitHub. Позже, через шесть месяцев, ученые провели дополнительный анализ с обновленной моделью Gemini, результатом которого стало достижение точности 91.9% для ATLAS, 93.4% для MeerLICHT и 94.1% для Pan-STARRS.

Мнение эксперта

Доктор Стивен Смартт, профессор астрофизики в Оксфордском университете и соавтор исследования, отметил: «Я работал над задачей быстрой обработки данных с небесных опросов более 10 лет, и мы постоянно сталкиваемся с проблемой отделения реальных событий от ложных сигналов в процессе обработки данных. Мы потратили годы на обучение моделей машинного обучения и нейронных сетей для распознавания изображений. Однако точность LLM в распознавании объектов с минимальными указаниями вместо специализированного обучения была примечательной». Он добавил, что если удастся масштабировать эту технологию, это может кардинально изменить ситуацию в данной области.

Применение ИИ в астрономии и планетарной науке

Это исследование подчеркивает, что ИИ быстро находит применение в астрономии и планетарной науке через разнообразные приложения, включая:

• Обнаружение экзопланет
• Анализ поверхностей планет и астрономических данных
• Идентификацию сверхновых, быстрых радио-всплесков и гравитационных волн
• Гражданскую науку и теоретическое моделирование
• Операции телескопов

Одним из примеров использования ИИ в астрономии является открытие Kepler-90i, восьмой планеты в системе, расположенной примерно в 2,767 световых лет от Земли. Эта планета обладает массивом примерно в 2.3 раза больше Земли, но ее поверхность слишком горячая для существования жизни.

Будущие перспективы

Будущие применения ИИ в астрономии и планетарной науке могут включать:

• Прогнозирование космической погоды
• Автономные роботы на Луне и Марсе
• Использование ИИ в будущих пилотируемых миссиях на Луну и Марс для помощи астронавтам в принятии более обоснованных решений

Таким образом, данное исследование демонстрирует растущее применение ИИ в астрономии и планетарной науке, а также показывает, как непрофессионалы могут использовать бесплатные онлайн-ресурсы, такие как Gemini, для достижения значительных научных результатов.

Дополнительная информация

Fiorenzo Stoppa et al, Textual interpretation of transient image classifications from large language models, Nature Astronomy (2025). DOI: 10.1038/s41550-025-02670-z

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching