Американские астрофизики разработали и успешно протестировали систему глубокого обучения, которая способна в режиме реального времени рассчитывать и корректировать график астрономических наблюдений в зависимости от динамически меняющихся погодных условий и фаз Луны. Об этом сообщает «Хайтек» со ссылкой на исследование в журнале Phys.org.
Специалисты из Северо-Западного университета, Чикагского университета и Национальной ускорительной лаборатории Ферми развернули алгоритм в рамках деятельности Института искусственного интеллекта для неба SkAI.
Внедрение интеллектуального планировщика состоялось на 4-метровом телескопе имени Виктора Бланко в Межамериканской обсерватории Серро-Тололо в Чили. Ранее операторам приходилось вручную сопоставлять уровень прозрачности атмосферы и интенсивность лунного света, чтобы не допустить засветки кадров при съемке далеких галактик. При неудачном наведении повторный сеанс работы из-за жесткой конкуренции за международное эфирное время мог быть отложен на месяцы.
Вместо программирования классических логических правил разработчики применили концепцию обучения с подкреплением. Нейросеть обучили на многолетних массивах данных проекта Dark Energy Survey. Модель анализировала последовательность наведения оптики человеком, выявляла скрытые паттерны и самостоятельно сопоставляла их с архивными метеосводками без прямых подсказок со стороны инженеров.
В рамках двух весенне-летних тестовых запусков на камере DECam алгоритм продемонстрировал эффективность, полностью сопоставимую с действиями квалифицированных ученых. На следующем этапе авторы намерены модифицировать код, чтобы система искала нестандартные траектории обзора, которые человек не рассматривает из-за когнитивных искажений.
Подобная автоматизация рутинных процессов освободит время астрономов для анализа природы открытий и позволит эффективно распределять ресурсы строящихся обсерваторий следующего поколения, включая обсерваторию имени Веры Рубин.
Обложка: Млечный Путь проходит дугой над 4-метровым телескопом NSF Víctor M. Blanco в Межамериканской обсерватории Серро-Тололо (CTIO), Чили. Источник: CTIO/NOIRLab/NSF/AURA/P. Horálek
