ИИ впервые взял на себя управление телескопом, выбирая объекты для наблюдения

Алгоритм успешно управлял работой 4-метрового телескопа Blanco в Чили, адаптируя программу наблюдений в режиме реального времени

Исследователи из Северо-Западного университета (Northwestern University), Чикагского университета (University of Chicago) и Национальной лаборатории Ферми (Fermilab) впервые с успехом применили систему искусственного интеллекта для управления наблюдениями на большом национальном телескопе.

Разработанный алгоритм самостоятельно определял направление для телескопа и затем в реальном времени корректировал план наблюдений, учитывая изменения в облачности, яркость Луны и состояние атмосферы.

Тестирование проводилось на 4-метровом телескопе Víctor M. Blanco в обсерватории в Чили. Система управляла расписанием наблюдений для камеры Dark Energy Camera (DECam), имеющей разрешение 570 мегапикселей. Обычно такие решения принимают астрономы, которым необходимо постоянно находить компромисс между погодными условиями, временем наблюдений и научной значимостью каждой цели, чтобы максимально эффективно использовать дорогостоящее время работы телескопа.

Вместо того чтобы вводить в программу правила, выработанные астрономами на протяжении многих лет, исследователи обучили модель глубокого обучения на архиве наблюдений проекта Dark Energy Survey. Во время обучения алгоритму демонстрировалась последовательность предыдущих наблюдений телескопа, после чего он пытался предсказать следующий объект. Его решения сопоставлялись с выбором специалистов, а ошибки использовались для дальнейшего обучения. В результате система научилась самостоятельно учитывать влияние Луны, погодных условий и других факторов без явного программирования этих зависимостей.

Весной и летом система успешно провела 2 полные наблюдательные кампании на телескопе Blanco. По словам разработчиков, её эффективность уже сопоставима с работой человека. Следующий шаг проекта — обучить модель не просто воспроизводить решения астрономов, а находить более эффективные стратегии планирования, которые могут быть незаметны для человека.

Разработка особенно актуальна перед запуском обсерватории имени Веры Рубин (Vera C. Rubin Observatory), которая будет ежедневно собирать беспрецедентные петабайты астрономических данных. Авторы проекта считают, что интеллектуальные системы планирования помогут быстрее координировать работу нескольких телескопов, более эффективно использовать каждую ночь наблюдений и освободят астрономов от рутинного планирования, позволяя сосредоточиться на анализе данных и научных открытиях.