Wenn wir versuchen, das Universum zu verstehen, werden wir besessen - wir werden vom Durst nach Beobachtung angezogen. Satelliten übertragen jedes Jahr Hunderte von Terabyte an Dateninformationen, und nur ein Teleskop in Chile erzeugt jede Nacht 15 Terabyte an Weltraumbildern. Kein Mensch kann manuell damit umgehen. Der Astronom Carlo Enrico Petrillo sagt: „Das Betrachten von Bildern von Galaxien ist der romantischste Teil unserer Arbeit. Das Problem ist, wie man konzentriert bleibt. Deshalb entwickelt Petrillo eine KI, die ihm helfen wird.
Petrillo und seine Kollegen suchten nach einem Phänomen, das im Wesentlichen ein Weltraumteleskop ist. Wenn ein massives Objekt (eine Galaxie oder ein Schwarzes Loch) zwischen einer entfernten Lichtquelle und einem Beobachter auf der Erde gefangen wird, biegt es Raum und Licht um sich herum und erzeugt eine Linse, mit der Astronomen unglaublich alte und entfernte Teile des Universums, die vor unserer Sicht verborgen sind, genauer betrachten können. Dieser Effekt wird als Gravitationslinse bezeichnet, und diese Linsen sind der Schlüssel zum Verständnis, woraus das Universum besteht. Bis jetzt war es langsam und mühsam, sie zu finden.
Hier wird künstliche Intelligenz benötigt - und die Suche nach Gravitationslinsen ist der Anfang. Wie Stanford-Professor Andrew Ng es ausdrückte, die Fähigkeit der KI, alles zu automatisieren, was "eine typische Person in weniger als einer Sekunde des Denkens tun kann". Weniger als eine Sekunde mag nicht viel klingen, aber wenn es darum geht, große Datenmengen zu sichten, ist es ein Glücksfall.
Die neue Welle von Astronomen sucht in der KI nach mehr als nur einem Datensortierer. Sie erforschen etwas, das eine völlig neue Art der Suche nach wissenschaftlichen Entdeckungen sein könnte, bei der künstliche Intelligenz Teile des Universums zeigt, die wir noch nie gesehen haben.
Aber zuerst: Gravitationslinsen. Einsteins allgemeine Relativitätstheorie sagte dieses Phänomen bereits in den 1930er Jahren voraus, aber die ersten Beispiele erschienen erst 1979. Warum? Weil der Raum sehr, sehr groß ist und die Menschen lange gebraucht haben, um ihn zu beobachten, insbesondere ohne moderne Teleskope. Die Suche nach Schwerkraftlinsen war eine Herausforderung.
"Die Linsen, die wir jetzt gefunden haben, wurden auf verschiedene Weise gefunden", sagt Lilia Williams, Professorin für Astrophysik an der Universität von Minnesota. „Einige wurden zufällig entdeckt, die Leute suchten nach etwas völlig anderem. Einige wurden von Leuten gefunden, die sie zum zweiten oder dritten Mal suchten."
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Die KI kann sehr gut Bilder betrachten. Petrillo und seine Kollegen wandten sich daher einem beliebten KI-Tool im Silicon Valley zu: einer Art Computerprogramm, das aus digitalen "Neuronen" besteht, die realen Neuronen nachempfunden sind, die als Reaktion auf Eingaben ausgelöst werden. Füttere diese Programme (neuronale Netze) mit vielen Daten und sie werden lernen, Muster und Muster zu erkennen. Sie arbeiten besonders gut mit visuellen Informationen und werden in einer Vielzahl von Bildverarbeitungssystemen verwendet - von Kameras in selbstfahrenden Autos bis zur Gesichtserkennung in Bildern auf Facebook.
Wie in einem im letzten Monat veröffentlichten Artikel geschrieben, war die Anwendung dieser Technologie auf die Jagd auf Gravitationslinsen überraschend einfach. Zunächst erstellten die Wissenschaftler einen Datensatz zum Trainieren des neuronalen Netzwerks - sie erzeugten 6 Millionen gefälschte Bilder mit und ohne Gravitationslinsen. Dann haben wir unsere Daten dem neuronalen Netzwerk zugeführt und es verlassen, um die Muster herauszufinden. Ein wenig zwicken und das Ergebnis ist ein Programm, das Gravitationslinsen im Handumdrehen erkennt.
„Ein großartiger Klassifikator im menschlichen Gesicht analysiert Bilder mit einer Geschwindigkeit von tausend pro Stunde“, sagt Petrillo. Eine Linse wird ungefähr einmal alle 30.000 Galaxien gefunden. Daher muss der Klassifikator eine Woche lang ohne Schlaf und Ruhe arbeiten, um nur fünf bis sechs Linsen zu finden. Im Vergleich dazu analysiert ein neuronales Netzwerk 21.789 Bilder in nur 20 Minuten. Und das ist mit einem alten Prozessor.
Das neuronale Netzwerk war nicht so genau wie der Computer. Damit sie die Linse nicht übersah, wurden ihr breite Parameter gegeben. Sie fand 761 mögliche Kandidaten, die von Menschen untersucht und auf 56 reduziert wurden. Die Bestätigung, dass es sich um echte Linsen handelt, muss überprüft und bestätigt werden, aber Petrillo glaubt, dass eine dritte real sein wird. Das ist ungefähr eine Linse pro Minute im Vergleich zu hundert Linsen, die in den letzten Jahrzehnten von der gesamten wissenschaftlichen Gemeinschaft entdeckt wurden. Die Geschwindigkeit ist unglaublich, die Aussichten sind riesig.
Das Finden dieser Linsen ist wichtig, um eines der großen Geheimnisse der Astronomie zu verstehen: Woraus besteht das Universum? Die Materie, die wir kennen (Planeten, Sterne, Asteroiden usw.), macht nur 5% der gesamten physischen Materie aus, und weitere 95% sind für uns völlig unzugänglich. Diese 95% werden durch hypothetische Materie dargestellt - dunkle Materie, die wir nie direkt beobachtet haben. Wir müssen nur den Gravitationseinfluss untersuchen, den es auf den Rest des Universums hat, und Gravitationslinsen dienen als einer der wichtigsten Indikatoren.
Was kann KI noch tun? Wissenschaftler arbeiten an einer Reihe neuer Werkzeuge. Einige, wie Petrillo, übernehmen die Aufgabe der Identifizierung: Sie klassifizieren beispielsweise Galaxien. Andere durchsuchen Datenströme nach interessanten Signalen. Einige neuronale Netze entfernen künstliche Interferenzen für ein Radioteleskop, indem sie nur nützliche Signale isolieren. Andere wurden verwendet, um Pulsare, ungewöhnliche Exoplaneten oder Teleskope mit niedriger Auflösung zu identifizieren. Kurz gesagt, es gibt viele Verwendungsmöglichkeiten.
Diese Explosion ist teilweise auf allgemeine Hardwaretrends zurückzuführen, die das Gebiet der KI erweitern, wie beispielsweise die Verfügbarkeit billiger Rechenleistung. Astronomen müssen in wolkenlosen Nächten nicht mehr aus der Hose sitzen und die Bewegung einzelner Planeten beobachten. Stattdessen verwenden sie eine ausgeklügelte Technik, die den Himmel einzeln abtastet. Dank verbesserter Teleskope und Datenspeichertechnologien gibt es laut Williams noch mehr Raum für Analysen.
Die Analyse großer Datenmengen ist das, was künstliche Intelligenz hervorragend kann. Wir können ihm beibringen, Muster zu erkennen und ihn unermüdlich arbeiten zu lassen, und er wird niemals blinzeln oder Fehler machen.
Befürchten Astronomen, dass sie einer Maschine vertrauen, die möglicherweise kein menschliches Verständnis hat, um etwas Sensationelles zu entdecken? Petrillo sagt nein. "Im Allgemeinen sind Menschen voreingenommener, weniger effizient und fehleranfälliger als Maschinen." Williams stimmt zu. "Computer können bestimmte Dinge vermissen, aber sie werden sie systematisch vermissen." Solange wir wissen, was sie nicht wissen, können wir automatisierte Systeme ohne großes Risiko bereitstellen.
Für einige Astronomen geht das Potenzial der KI über die einfache Datensortierung hinaus. Sie glauben, dass künstliche Intelligenz verwendet werden kann, um Informationen zu erstellen, die die blinden Flecken in unseren Beobachtungen des Universums ausfüllen.
Der Astronom Kevin Schawinski und sein Team für Astrophysik von Galaxien und Schwarzen Löchern verwenden KI, um die Auflösung verschwommener Teleskopbilder zu verbessern. Zu diesem Zweck setzten sie ein neuronales Netzwerk ein, das unübertroffene Variationen der untersuchten Daten erzeugt, als ob ein guter Fälscher den Stil eines berühmten Künstlers imitiert. Dieselben Netzwerke wurden verwendet, um gefälschte Bilder von Sternbildern zu erstellen. gefälschte Audio-Dialoge, die echte Stimmen simulieren; und andere Arten von Daten. Laut Shavinsky erzeugen solche neuronalen Netze Informationen, auf die wir zuvor keinen Zugriff hatten.
In einem Artikel, der Anfang dieses Jahres von Shavinsky und seinem Team veröffentlicht wurde, haben sie gezeigt, dass diese Netzwerke die Qualität von Weltraumbildern verbessern können. Sie verringerten die Bildqualität einer Reihe von Galaxien, fügten Rauschen und Unschärfe hinzu und leiteten sie dann zusammen mit den Originalbildern durch neuronale Netze. Das Ergebnis war unglaublich. Aber Wissenschaftler können es noch nicht teilen.
Shawinski ist vorsichtig mit dem Projekt. Schließlich widerspricht es den Grundsätzen der Wissenschaft: Man kann das Universum nur kennen, wenn man es direkt beobachtet. "Aus diesem Grund ist dieses Tool gefährlich", sagt er. Und es kann nur verwendet werden, wenn wir genaue Daten haben und wenn wir das Ergebnis überprüfen können. Sie können ein neuronales Netzwerk trainieren, um Daten über Schwarze Löcher zu generieren und diese an einen bestimmten Bereich des Himmels zu senden, der bisher nur unzureichend erforscht wurde. Und wenn sie ein Schwarzes Loch findet, müssen Astronomen den Fund mit eigenen Händen bestätigen - wie es bei Gravitationslinsen der Fall ist.
Wenn sich diese Methoden als fruchtbar erweisen, können sie zu völlig neuen Forschungsmethoden werden, die klassische Computersimulationen und gute alte Beobachtungen ergänzen. Bisher fängt alles erst an, aber die Aussichten sind sehr vielversprechend. "Wenn Sie dieses Tool hätten, könnten Sie alle Daten aus den Archiven entnehmen, einige davon verbessern und mehr wissenschaftlichen Wert gewinnen." Ein Wert, der vorher nicht da war. AI wird ein wissenschaftlicher Alchemist, der uns hilft, altes Wissen in neues Wissen umzuwandeln. Und wir könnten den Weltraum wie nie zuvor erkunden, ohne die Erde zu verlassen.
Ilya Khel
