ستاره‌شناسان به کمک هوش مصنوعی نیاز دارند

امروزه، تلسکوپ‌هایی مانند «نقشه‌برداری میدان گسترده سیمونی» یا «تلسکوپ فضایی جیمز وب»، در هر شب عملیات، حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند که می‌تواند به صدها ترابایت برسد. این داده‌ها شامل تصاویر، طیف‌هاسنجی‌ها و سیگنال‌هایی از میلیون‌ها کهکشان، ستاره، سیاه‌چاله و پدیده‌های کیهانی هستند.

اینجاست که یک چالش جدی مطرح می‌شود: مغز انسان، هرچقدر هم که باهوش باشد، توانایی پردازش، طبقه‌بندی و تحلیل این حجم از اطلاعات را در یک بازه زمانی معقول ندارد. اگر بخواهیم یک پدیده کیهانی نادر و گذرا را شناسایی کنیم، ساعت‌ها یا حتی روزها تأخیر در تحلیل داده‌ها می‌تواند به معنای از دست دادن کل فرصت باشد.

این نیاز مبرم به سرعت و مقیاس‌پذیری، پای هوش مصنوعی و به طور خاص، یادگیری ماشین را به طور قاطع به دنیای ستاره‌شناسی باز کرده است. هوش مصنوعی دیگر یک ابزار جانبی نیست بلکه به یک شریک حیاتی برای دانشمندان تبدیل شده که آن‌ها را قادر می‌سازد تا جهان را با جزئیاتی بی‌سابقه مشاهده و طبقه‌بندی کنند.

انقلاب در رصدخانه‌ها؛ هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می‌دهد؟

نقش هوش مصنوعی در علم نجوم را می‌توان در سه محور کلیدی دسته‌بندی کرد: مدیریت داده، طبقه‌بندی و کشف و درک فیزیک پدیده‌ها.

۱. مدیریت و پردازش داده‌ها:

کاهش نویز و بهینه‌سازی تصاویر: تلسکوپ‌ها اغلب با نویز، خطاهای ابزاری یا تأثیرات جوی مواجه هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت این نویزها و اضافات را حذف کنند و کیفیت تصاویر خام را تا حد زیادی بهبود بخشند. این به معنای دیدن جزئیات دقیق‌تر در قلب یک سحابی یا ساختار یک کهکشان دوردست است.

تشخیص و حذف داده‌های نامطلوب: هوش مصنوعی می‌تواند به طور خودکار داده‌های نامطلوب یا تصاویری که توسط ماهواره‌ها یا عوامل انسانی آلوده شده‌اند را شناسایی و حذف کند، در نتیجه، داده‌های باکیفیت برای تحلیل‌های بعدی حفظ می‌شود.

۲. طبقه‌بندی و کشف:

این حوزه جایی است که قدرت واقعی یادگیری عمیق خود را نشان می‌دهد. ستاره‌شناسان سال‌ها وقت صرف کرده‌اند تا به صورت دستی میلیون‌ها کهکشان، اختروش یا ابَرنواختر را طبقه‌بندی کنند. اکنون، این فرایند به صورت خودکار انجام می‌شود.

طبقه‌بندی شکل کهکشان‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در کسری از زمان، شکل کهکشان‌ها (مارپیچی، بیضوی یا نامنظم) را از میان میلیاردها داده تعیین کنند. این کار به درک نحوه تکامل کیهان کمک شایانی می‌کند.

شناسایی «ابرنواخترها» و «انفجارهای پرتوی گاما»: پدیده‌های کیهانی گذرا مانند ابرنواخترها (Supernovae) تنها برای مدت کوتاهی قابل مشاهده هستند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بلافاصله پس از دریافت داده‌های رصدی، یک پدیده گذرای کیهانی را شناسایی کرده و هشدارهای فوری را برای تلسکوپ‌های دیگر ارسال کنند تا آن‌ها را دنبال کنند. این سرعت در تصمیم‌گیری، اساس علم نجوم گذرای نوین است.

کشف پدیده‌های نوین با داده‌های کم: یکی از آخرین پیشرفت‌های هیجان‌انگیز، توانایی هوش مصنوعی برای یادگیری و شناسایی رویدادهای کیهانی نادر با استفاده از فقط تعداد انگشت‌شماری مثال است. این پیشرفت توسط محققان دانشگاه «آکسفورد» محقق شده است. در گذشته، مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی یک نوع پدیده، به هزاران مثال نیاز داشتند؛ اما اکنون، با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، می‌توانند پدیده‌هایی مانند ادغام ستارگان نوترونی را حتی با داده‌های آموزشی محدود، به سرعت تشخیص دهند.

۳. درک فیزیک پدیده‌ها و مدل‌سازی:

بررسی ماده تاریک: هوش مصنوعی در درک توزیع «ماده تاریک» از طریق تحلیل «عدسی گرانشی (Gravitational Lensing)» بسیار کارآمد است. نور اجرام دوردست هنگام عبور از مناطقی که نیروی گرانشی در آن بسیار قوی است مثلاً خوشه‌های کهکشانی، تغییر جهت می‌دهد. به تعبیری ساده این نور دچار شکست می‌شود؛ مثل اتفاقی که در عدسی عینک‌ها می‌افتد. با تحلیل انحراف نور ستارگان توسط خوشه‌های کهکشانی، الگوریتم‌ها می‌توانند نقشه‌های دقیق‌تری از توزیع جرم نامرئی در کیهان ترسیم کنند.

تخمین پارامترهای کیهانی: هوش مصنوعی می‌تواند برای تخمین سن ستاره‌ها، جرم «سیاه‌چاله‌ها» یا سرعت انبساط کیهان با دقت بسیار بالا و سرعت باورنکردنی استفاده شود. این ابزارها، مدل‌سازی‌های پیچیده کیهانی را که معمولاً ساعت‌ها یا روزها به طول می‌انجامید، تنها در چند ثانیه انجام می‌دهند.

تحلیل سیگنال‌های «امواج گرانشی»: الگوریتم‌های هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای ضعیف امواج گرانشی (Gravitational Waves) ناشی از رویدادهایی مانند برخورد سیاه‌چاله‌ها یا ستارگان نوترونی در میان نویزهای ابزارهای رصدی، نقش حیاتی ایفا می‌کنند.

جدیدترین تحولات هوش مصنوعی در دنیای نجوم

دنیای هوش مصنوعی در نجوم به سرعت در حال تکامل است و هر هفته شاهد ابزارها و تکنیک‌های جدیدی هستیم. چنین روندی نوید این را می‌دهد که به زودی و با ورود هوش مصنوعی به بسیاری از حوزه‌های علمی، چالش‌های جدی از میان برداشته شوند و درک ما از عالم با سرعت بیشتری توسعه یابد.

یکی از جدیدترین اتفاقات رخ داده از این حوزه، استفاده از «یادگیری تقویتی» برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه در خود تلسکوپ‌ها و رصدخانه‌ها است. این الگوریتم‌ها می‌توانند به طور خودکار، تعیین کنند که تلسکوپ‌ها در لحظه به کجا نشانه بروند، کدام فیلترها را استفاده کنند و چه مدت زمانی را به رصد اختصاص دهند تا بهترین داده ممکن جمع‌آوری شود. این بهینه‌سازی، کارایی رصدخانه‌های بسیار گران‌قیمت را به شدت بالا می‌برد.

همچنین مدل‌های مولد که اغلب با توانایی ساخت تصاویر یا متن شناخته می‌شوند، اکنون برای «مدل‌سازی فیزیک کیهانی» به کار می‌روند. این مدل‌ها می‌توانند شبیه‌سازی‌های بسیار واقع‌گرایانه‌ای از فرایندهای فیزیکی در کیهان (مانند نحوه تشکیل کهکشان‌ها یا تکامل خوشه‌های ستاره‌ای) را با سرعت بسیار بیشتر از شبیه‌سازی‌های سنتی مبتنی بر ابررایانه‌ها تولید کنند.

توجه به اهمیت هوش مصنوعی در نجوم، منجر به ایجاد انجمن‌ها و کارگاه‌های تخصصی زیادی شده است. به عنوان مثال، «مرکز اخترفیزیک هاروارد و اسمیتسونین» یک کارگاه تخصصی با عنوان «هوش مصنوعی برای نجوم» برگزار می‌کند که نشان‌دهنده اهمیت این موضوع در قلب جوامع علمی است. همچنین نهادهایی مانند «انجمن سلطنتی نجوم» نیز به طور متناوب نشست‌هایی را برای بحث و بررسی کاربرد یادگیری ماشین در نجوم برگزار می‌کنند که مکانی عالی برای در جریان قرار گرفتن آخرین پیشرفت‌ها و ارتباط با متخصصان است.

راهنمای عملی برای علاقه‌مندان: چگونه به «جادوگر کیهان» تبدیل شویم؟

اگر به‌عنوان یک علاقه‌مند به هوش مصنوعی و نجوم، می‌خواهید در این مرز هیجان‌انگیز دانش فعالیت کنید، در ادامه یک نقشه راه برای شما ترسیم شده است.

پایه‌های ریاضی و برنامه‌نویسی را محکم کنید

برنامه‌نویسی: تسلط کامل بر زبان «پایتون» و کتابخانه‌های تخصصی آن برای علم داده (مانند «Numpy»، «pandas»، «scikit learn»).

ریاضیات: دانش قوی در «جبر خطی»، «حساب دیفرانسیل» و «آمار و احتمالات» برای درک زیربنای الگوریتم‌های «یادگیری ماشین».

مبانی هوش مصنوعی را بیاموزید

درک کامل اصول «یادگیری ماشین» و «یادگیری عمیق».

تسلط بر چارچوب‌هایی مانند «تنسورفلو» یا «پای‌تورچ» برای ساخت مدل‌های شبکه عصبی.

بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی در نجوم مبتنی بر «بینایی ماشین» برای تحلیل تصاویر تلسکوپی هستند بنابراین تمرکز بر این زیرشاخه بسیار مفید خواهد بود.

علوم نجوم را فراموش نکنید

برای اعمال هوش مصنوعی، باید داده‌ها را بشناسید. یادگیری مبانی اخترفیزیک، کیهان‌شناسی و روش‌های رصد نجومی ضروری است. شما باید بدانید که یک کهکشان مارپیچی با یک کهکشان بیضوی چه تفاوت‌هایی در داده‌ها دارند.

پروژه‌محور عمل کنید

از مجموعه‌ داده‌های عمومی نجومی (مانند داده‌های «نقشه‌برداری دیجیتال آسمان اسلون» یا داده‌های پروژه‌های تلسکوپی دیگر) استفاده کنید.

پروژه‌های عملی با هدف «طبقه‌بندی ستاره‌ها»، «شناسایی سیارک‌ها» یا «تشخیص ابرنواخترها» را پیاده‌سازی و در مجموعه‌های کاری (پورتفولیو) خود قرار دهید.

هوش مصنوعی توانایی ما برای پرسیدن سؤالات بزرگ کیهانی را متحول کرده است. اکنون، به جای صرف زمان برای طبقه‌بندی میلیون‌ها شیء، می‌توانیم بر فهمیدن پیچیده‌ترین و نادرترین پدیده‌ها تمرکز کنیم. این دوران، طلایی برای دانشمندان و مهندسان جدیدی است که با ترکیب دانش کیهان و هوش مصنوعی، قرار است پرده از اسرار نهفته در تاریک‌ترین نقاط فضا بردارند.