На страницах нашего сайта мы неоднократно рассказывали об эффекте гравитационных линз. Этот эффект заключается в том, что свет от очень далекого космического объекта, галактики, к примеру, проходит мимо более близкого и более массивного объекта, массивной галактики или скопления галактик. Гравитационные силы массивного объекта преломляют и фокусируют свет, формируя, зачастую, сразу несколько искаженных изображений удаленного объекта. Эффект гравитационных линз является одним из самых полезных инструментов для астрономов, которые при его помощи ищут далекие экзопланеты, черные дыры, изучают строение галактик и получают доказательства Теории относительности Эйнштейна. Однако анализ изображений, полученный при помощи гравитационных линз, требует сложной математической обработки и сопоставления данных с данными математических моделей. И зачастую для проведения такого анализа требуются недели и месяцы непрерывной работы не самых слабых суперкомпьютеров.
Однако, исследователи из Лаборатории линейных ускорителей SLAC Стэнфордского университета нашли способ уменьшения времени обработки изображений гравитационных линз до нескольких секунд. Они, в течение всего одного дня, обучили нейронную сеть, “скормив” ей полмиллиона изображений гравитационных линз, полученных при помощи соответствующих математических моделей. После этого в нейронную сеть были загружены уже реальные изображения, полученные при помощи телескопов, и она за доли секунды справилась с поставленной задачей “на отлично”, восстановив исходное изображение объекта на заднем плане с точностью, не уступающей точности при использовании методов традиционной обработки.
“Удивительной вещью во всем этом является то, что нейронная сеть самостоятельно обучилась тонкостям выявления всех визуальных особенностей” – пишут исследователи, – “Это очень похоже на то, как маленькие дети учатся распознавать объекты на изображениях. Вам нет нужды точно описывать ребенку, как выглядит собака. Вам достаточно показать ему несколько соответствующих снимков. И через некоторое время ребенок уже сможет по снимку определять породу, размеры и даже возраст собаки”.
После запуска нового космического телескопа James Webb Space Telescope и ввода в строй новых наземных телескопов необходимость в проведении анализа изображений гравитационных линз увеличится во много раз и “палочкой-выручалочкой” в данном случае может стать именно искусственный интеллект. Более того, для анализа астрономических данных могут быть использованы не самые большие и сложные нейронные сети, которые смогут работать не только в недрах суперкомпьютеров, для их работы будет достаточно ресурсов ноутбука или даже мощного смартфона.