10 Nisan 2019’da dünya çapında bir merak korosu ağırlandı bir kara deliğin ilk görüntüsünün ortaya çıkması, M87 galaksisinin merkezinde, yedi milyar güneş büyüklüğünde bir devin gölgesi. Bizden 55 milyon ışıkyılı uzaklıkta, o ana kadar varlığı gibi hissedilemez bir yok oluşun tanınabilir ama çok bulanık bir ateş halkası.
Petabaytlarca verinin işlenmesinin sonucuydu., hangi sabit disklerin ve binlerce PC’nin gerekli olacağını içerecektir. Event Horizon Telescope (EHT) tarafından toplanan bilgi denizinde gezinmek için, sekiz radyo teleskop Dünyanın dört bir yanına dağılmış olanların hepsi gökyüzünün aynı ücra köşesini işaret etmiş, onlara hizmet ediliyor. aylarca çalışma. Ancak, bu görüntüden biri bir mem oluşturdu ve onunla dalga geçti. Belki de o kara delik yeterince Gargantua’ya benzemediği içindir. yıldızlararasıNobel ödüllü Kip Thorne’un da işbirliği yaptığı Christopher Nolan’ın başyapıtı.
Bu olaydan dört yıl sonra, Eht ekibinin bir parçası olan bazı bilim adamları, bu verileri Primo’ya emanet etti, “bir eğitim seti olarak kara delik birikiminin yüksek kaliteli simülasyonlarını kullanan sözlük öğrenmeye dayalı” yeni bir algoritma. Ve üretici yapay zeka (örneğin, ChatGpt’de olduğu gibi) bir görüntüyü tanımlandığı gibi iki kez döndürdü.
Solda, 2019’da Eht tarafından çekilen bir kara deliğin ilk görüntüsü. Sağda, AI tarafından aynı veriler üzerinde üretilen görüntü – Kredi: Eht – Medeiros ve diğerleri. 2023
Chris ImpeyArizona Üniversitesi’nde astronomi profesörü, hakkında bir makalede anlattı Konuşma o ve meslektaşları, daha 1990’da, galaksilerin şekillerini incelemek için sinir ağları ile yapay zekayı ilk kullananlar arasındaydı. Impey, bu teknolojiye ihtiyaç olduğunu açıklıyor, çünkü Edwin Hubble’ın Evrenin “coğrafyasını” keşfetmesinden sonra, Evrenin Samanyolu’nun sınırlarının ötesinde çok, çok daha geniş olması ve aletlerin her zamankinden daha büyük gücü, nicelik veri o kadar büyük hale geldi ki, diyelim ki gökbilimcilerin hizmetinde fazladan bir “beyin”e ihtiyacımız var. Hıza ek olarak, “yanlış pozitiflerden” kaçınmada giderek daha önemli bir güvenilirliğe sahip olma avantajına sahip olan.
düzensizlik içinde düzen
Aslında biz hariç tüm evrenden daha fazla veri üreten bir şey düşünmek zor. Bariz bir bellek aşırı yükü oluşturmaya ek olarak, aynı zamanda bir fırsat. Neden Yapay zeka ve makine öğrenimi verilere aç, eğittikleri, öğrendikleri ve bir insan için düşünülemeyecek bir hızla cevap verebildikleri kişilerle. Orada “gürültü” içinde kaybolmuş, kaçmış olabilecek şeyleri keşfetme, kalıpları tanıma ve nesneleri sınıflandırma (ve bildiğimiz gibi, yıldızların ve galaksilerin sayısı milyarlarcadır). Hubble (ve şimdi James Webb uzay teleskobu), Gaia veya artık emekli olan Kepler gibi uzay teleskopları, Dünya’dakiler, dünyanın dört bir yanına dağılmış onlarcası, gökyüzünün görünüşte karanlık köşelerinden bile gözlemler yapıyor. milyonlarca kaynağın ışığını yakalarlar, her biri bir galaksidir. 2000’li yılların başından beri yapay zeka, astrofizikçilerin her seferinde bir avuç yüzbinlerce onları düzene sokmasına ve şekillerine göre sınıflandırmasına yardımcı oluyor, ayrıca sinir ağlarından farklı olarak, aynı zamanda insan gözünün de yardım ettiği projelerle gönüllü. Binlerce insanın bir galaksinin sarmal mı, çubuklu mu yoksa garip şeklinin mi bu nesnelerin çarpışmasından kaynaklandığını anlamasına yardımcı olur.
Gezegenler ve yerçekimi dalgaları için avlanma
uzay teleskobu Kepler, artık kullanım dışı olan muhteşem bir makine, kullanım ömrü boyunca 4.000’den fazla ötegezegen, yani diğer yıldızların etrafında dönen gezegenler keşfetti. onun içinde büyük veri kümesi, ancak, belirsiz gözlemler ve verilerden oluşan bir bulutta, 2017’den beri özel olarak eğitilmiş algoritmalar, eleme, yeni “anomaliler” keşfetmek (Kepler, yıldızının önünden geçen olası bir gezegenle ilişkilendirmek için bir yıldızın parlaklığının azaldığını gözlemledi). Bu olaylar genellikle düzenlidir, çünkü yörünge döngüseldir, bu nedenle aranması ve tanınması gereken modeller vardır. Google’ın yapay zekası bu keşiflerin ilkini, yeni bir dünyayı, ardından kaçma tehlikesiyle karşı karşıya olan onlarca ve ardından yüzlerce gezegeni yaptı. İnsan gözünün veya basit yazılımın ulaşamadığı yerlerde, tipik olarak çalışmaların dayandığı teorik modellerden ve büyük veri tabanı eğitim setlerinden öğrenen derin öğrenme, ‘filigranda’ gizli kalmış olabilecek bir şeyi ortaya çıkarmayı başarır.
AI, NASA verilerini inceleyerek 50 yeni gezegen keşfederse
tarafından SIMONE COSIMI
26 Ağustos 2020
Bu nedenle AI, daha net bir şekilde ortaya çıkarılacak zayıf anormallikler, net olmayan, bulanık sinyaller aramak için kullanışlıdır.. Tıpkı M87’nin kara delik görüntüsü gibi. Bunlardan biri, devasa bir nesnenin diğerinin önünden geçerek ürettiği uzay-zaman bozulması olgusu olan mikromerceklemedir. Galaksilerde, arkalarında bulunan (bizim bakış açımızdan gözlemleyerek) diğer nesnelerin ışığını yükselten galaksiler için, ışığı bükülen ve ön plandakilerin yerçekimi ile güçlendirilen nesneler için bu çok açık bir şekilde gerçekleşir. Örneğin Einstein’ın haçları ve halkaları böyle ortaya çıkıyor. Ve bu oluyor, ama çok küçük bir yoğunlukla, başka bir yıldızın önünden geçen yıldızlar, gezegenler ve küçük kara delikler için bile. Gezegenler ve yalnız kara delikler veya yine dış gezegenler gibi uzayda dolaşan nesneleri bulma yöntemidir.
Aşırı enstrümantal hassasiyetten ve uzaktan gelen çok zayıf sinyallerden bahsetmişken, insan hemen aklına yerçekimi dalgaları. Modellerden elde edilen verilerle eğitilen yapay zeka, gelecekte çarpışarak uzay-zaman dalgalanmalarına neden olan nesneleri daha iyi tanıyabilecek ve tanımlayabilecektir. Genel görelilik kuramı tarafından tahmin edilen ve ilk kez 2015 yılında “dinle”.
Bu, makineye ne arayacağını söyleme meselesidir., neye benzeyebileceğine dair sentetik örneklerle eğitin ve ardından gerçek kozmosla ona meydan okuyun. Ve ayrıca ihtiyaç duyulmayan, gerçekten de rahatsız eden şeyleri silmek için de çalışır. Siz gözlem yaparken gökyüzünü çizen uyduların müdahalesi ve saldırıları gibi.
Uzay
Kuzey İtalya üzerinde gökyüzünde garip ışıklar mı? Yörüngeye giren sadece Starlink uydularıydı.
kaydeden Emanuele Capone
21 Ağustos 2022
Gelecek yapay zekanın elinde
Bunu söylemek ne bir kehanet ne de bir felakettir. gelecek yapay zekaya emanet. En azından bilim adamlarının, özellikle astronomların bakış açısından bu bir gerçek. Ve bu aslında iyi bir haber. “Örneğin, yakında tamamlanacak olan Şili’deki Vera Rubin Gözlemevi o kadar büyük görüntüler çekecek ki; hepsini bir bütün olarak görmek için 1.500 yüksek çözünürlüklü TV ekranı gerekir. 10 yıl içinde Kongre Kütüphanesi’nde bulunan tüm kitapların içerdiği bilgi miktarının yaklaşık 50.000 katı olan 0,5 exabyte veri üretmesi bekleniyor” diyen Impey bir kez daha altını çiziyor. Evreni bin kat daha büyük bir hassasiyetle dinlemek için Einstein teleskobunun inşası. Tüm bu veriler aracılığıyla nesneleri sınıflandırmak, anormallikleri ve kalıpları bulmak ve Evrenin Matrisini çözmek yapay zekaya kalmış olacak.
hatta Eğer sendünya dışı zeka araştırma enstitüsü, radyo sinyallerinin taranmasını algoritmalara emanet eder yıldızlara doğru uzanan kulaklardan gelenler. Şimdilik bir ses yok, ama bir gün belki bir sinyal, bir uyarı ya da belki de yapay bir zekaya ödünç verilen ses, önce bizi dışarda yaşama ev sahipliği yapacak tüm özelliklere sahip bir gezegen olduğu konusunda uyaracak. Ya da gökyüzünün ücra bir köşesinden bize gelen bir posta olduğunu. Çok gelişmiş bir medeniyetten, belki de kendisi için eğitilmiş başka bir yapay zeka tarafından gönderilen bir mesaj.
Petabaytlarca verinin işlenmesinin sonucuydu., hangi sabit disklerin ve binlerce PC’nin gerekli olacağını içerecektir. Event Horizon Telescope (EHT) tarafından toplanan bilgi denizinde gezinmek için, sekiz radyo teleskop Dünyanın dört bir yanına dağılmış olanların hepsi gökyüzünün aynı ücra köşesini işaret etmiş, onlara hizmet ediliyor. aylarca çalışma. Ancak, bu görüntüden biri bir mem oluşturdu ve onunla dalga geçti. Belki de o kara delik yeterince Gargantua’ya benzemediği içindir. yıldızlararasıNobel ödüllü Kip Thorne’un da işbirliği yaptığı Christopher Nolan’ın başyapıtı.
Bu olaydan dört yıl sonra, Eht ekibinin bir parçası olan bazı bilim adamları, bu verileri Primo’ya emanet etti, “bir eğitim seti olarak kara delik birikiminin yüksek kaliteli simülasyonlarını kullanan sözlük öğrenmeye dayalı” yeni bir algoritma. Ve üretici yapay zeka (örneğin, ChatGpt’de olduğu gibi) bir görüntüyü tanımlandığı gibi iki kez döndürdü.
Solda, 2019’da Eht tarafından çekilen bir kara deliğin ilk görüntüsü. Sağda, AI tarafından aynı veriler üzerinde üretilen görüntü – Kredi: Eht – Medeiros ve diğerleri. 2023
Chris ImpeyArizona Üniversitesi’nde astronomi profesörü, hakkında bir makalede anlattı Konuşma o ve meslektaşları, daha 1990’da, galaksilerin şekillerini incelemek için sinir ağları ile yapay zekayı ilk kullananlar arasındaydı. Impey, bu teknolojiye ihtiyaç olduğunu açıklıyor, çünkü Edwin Hubble’ın Evrenin “coğrafyasını” keşfetmesinden sonra, Evrenin Samanyolu’nun sınırlarının ötesinde çok, çok daha geniş olması ve aletlerin her zamankinden daha büyük gücü, nicelik veri o kadar büyük hale geldi ki, diyelim ki gökbilimcilerin hizmetinde fazladan bir “beyin”e ihtiyacımız var. Hıza ek olarak, “yanlış pozitiflerden” kaçınmada giderek daha önemli bir güvenilirliğe sahip olma avantajına sahip olan.
düzensizlik içinde düzen
Aslında biz hariç tüm evrenden daha fazla veri üreten bir şey düşünmek zor. Bariz bir bellek aşırı yükü oluşturmaya ek olarak, aynı zamanda bir fırsat. Neden Yapay zeka ve makine öğrenimi verilere aç, eğittikleri, öğrendikleri ve bir insan için düşünülemeyecek bir hızla cevap verebildikleri kişilerle. Orada “gürültü” içinde kaybolmuş, kaçmış olabilecek şeyleri keşfetme, kalıpları tanıma ve nesneleri sınıflandırma (ve bildiğimiz gibi, yıldızların ve galaksilerin sayısı milyarlarcadır). Hubble (ve şimdi James Webb uzay teleskobu), Gaia veya artık emekli olan Kepler gibi uzay teleskopları, Dünya’dakiler, dünyanın dört bir yanına dağılmış onlarcası, gökyüzünün görünüşte karanlık köşelerinden bile gözlemler yapıyor. milyonlarca kaynağın ışığını yakalarlar, her biri bir galaksidir. 2000’li yılların başından beri yapay zeka, astrofizikçilerin her seferinde bir avuç yüzbinlerce onları düzene sokmasına ve şekillerine göre sınıflandırmasına yardımcı oluyor, ayrıca sinir ağlarından farklı olarak, aynı zamanda insan gözünün de yardım ettiği projelerle gönüllü. Binlerce insanın bir galaksinin sarmal mı, çubuklu mu yoksa garip şeklinin mi bu nesnelerin çarpışmasından kaynaklandığını anlamasına yardımcı olur.
Gezegenler ve yerçekimi dalgaları için avlanma
uzay teleskobu Kepler, artık kullanım dışı olan muhteşem bir makine, kullanım ömrü boyunca 4.000’den fazla ötegezegen, yani diğer yıldızların etrafında dönen gezegenler keşfetti. onun içinde büyük veri kümesi, ancak, belirsiz gözlemler ve verilerden oluşan bir bulutta, 2017’den beri özel olarak eğitilmiş algoritmalar, eleme, yeni “anomaliler” keşfetmek (Kepler, yıldızının önünden geçen olası bir gezegenle ilişkilendirmek için bir yıldızın parlaklığının azaldığını gözlemledi). Bu olaylar genellikle düzenlidir, çünkü yörünge döngüseldir, bu nedenle aranması ve tanınması gereken modeller vardır. Google’ın yapay zekası bu keşiflerin ilkini, yeni bir dünyayı, ardından kaçma tehlikesiyle karşı karşıya olan onlarca ve ardından yüzlerce gezegeni yaptı. İnsan gözünün veya basit yazılımın ulaşamadığı yerlerde, tipik olarak çalışmaların dayandığı teorik modellerden ve büyük veri tabanı eğitim setlerinden öğrenen derin öğrenme, ‘filigranda’ gizli kalmış olabilecek bir şeyi ortaya çıkarmayı başarır.
AI, NASA verilerini inceleyerek 50 yeni gezegen keşfederse
tarafından SIMONE COSIMI
26 Ağustos 2020
Bu nedenle AI, daha net bir şekilde ortaya çıkarılacak zayıf anormallikler, net olmayan, bulanık sinyaller aramak için kullanışlıdır.. Tıpkı M87’nin kara delik görüntüsü gibi. Bunlardan biri, devasa bir nesnenin diğerinin önünden geçerek ürettiği uzay-zaman bozulması olgusu olan mikromerceklemedir. Galaksilerde, arkalarında bulunan (bizim bakış açımızdan gözlemleyerek) diğer nesnelerin ışığını yükselten galaksiler için, ışığı bükülen ve ön plandakilerin yerçekimi ile güçlendirilen nesneler için bu çok açık bir şekilde gerçekleşir. Örneğin Einstein’ın haçları ve halkaları böyle ortaya çıkıyor. Ve bu oluyor, ama çok küçük bir yoğunlukla, başka bir yıldızın önünden geçen yıldızlar, gezegenler ve küçük kara delikler için bile. Gezegenler ve yalnız kara delikler veya yine dış gezegenler gibi uzayda dolaşan nesneleri bulma yöntemidir.
Aşırı enstrümantal hassasiyetten ve uzaktan gelen çok zayıf sinyallerden bahsetmişken, insan hemen aklına yerçekimi dalgaları. Modellerden elde edilen verilerle eğitilen yapay zeka, gelecekte çarpışarak uzay-zaman dalgalanmalarına neden olan nesneleri daha iyi tanıyabilecek ve tanımlayabilecektir. Genel görelilik kuramı tarafından tahmin edilen ve ilk kez 2015 yılında “dinle”.
Bu, makineye ne arayacağını söyleme meselesidir., neye benzeyebileceğine dair sentetik örneklerle eğitin ve ardından gerçek kozmosla ona meydan okuyun. Ve ayrıca ihtiyaç duyulmayan, gerçekten de rahatsız eden şeyleri silmek için de çalışır. Siz gözlem yaparken gökyüzünü çizen uyduların müdahalesi ve saldırıları gibi.
Uzay
Kuzey İtalya üzerinde gökyüzünde garip ışıklar mı? Yörüngeye giren sadece Starlink uydularıydı.
kaydeden Emanuele Capone
21 Ağustos 2022
Gelecek yapay zekanın elinde
Bunu söylemek ne bir kehanet ne de bir felakettir. gelecek yapay zekaya emanet. En azından bilim adamlarının, özellikle astronomların bakış açısından bu bir gerçek. Ve bu aslında iyi bir haber. “Örneğin, yakında tamamlanacak olan Şili’deki Vera Rubin Gözlemevi o kadar büyük görüntüler çekecek ki; hepsini bir bütün olarak görmek için 1.500 yüksek çözünürlüklü TV ekranı gerekir. 10 yıl içinde Kongre Kütüphanesi’nde bulunan tüm kitapların içerdiği bilgi miktarının yaklaşık 50.000 katı olan 0,5 exabyte veri üretmesi bekleniyor” diyen Impey bir kez daha altını çiziyor. Evreni bin kat daha büyük bir hassasiyetle dinlemek için Einstein teleskobunun inşası. Tüm bu veriler aracılığıyla nesneleri sınıflandırmak, anormallikleri ve kalıpları bulmak ve Evrenin Matrisini çözmek yapay zekaya kalmış olacak.
hatta Eğer sendünya dışı zeka araştırma enstitüsü, radyo sinyallerinin taranmasını algoritmalara emanet eder yıldızlara doğru uzanan kulaklardan gelenler. Şimdilik bir ses yok, ama bir gün belki bir sinyal, bir uyarı ya da belki de yapay bir zekaya ödünç verilen ses, önce bizi dışarda yaşama ev sahipliği yapacak tüm özelliklere sahip bir gezegen olduğu konusunda uyaracak. Ya da gökyüzünün ücra bir köşesinden bize gelen bir posta olduğunu. Çok gelişmiş bir medeniyetten, belki de kendisi için eğitilmiş başka bir yapay zeka tarafından gönderilen bir mesaj.