Школьник совершил 1,5 млн космических открытий с помощью ИИ из старых архивов NASA

Все началось довольно прозаично. Маленький Маттео, еще будучи школьником младших классов, попал на публичные лекции по астрономии в знаменитом Калтехе (Калифорнийский технологический институт). Знаете, такие мероприятия, где ученые рассказывают о далеких мирах так, что дух захватывает. Видимо, тогда-то и зажглась в нем искра. Годы спустя, летом 2022-го, он вернулся в Калтех, но уже не просто слушателем, а участником программы Planet Finder Academy, чтобы глубже погрузиться в астрономию и связанную с ней информатику.

Его наставником стал Дэви Киркпатрик, опытный астроном из IPAC (Инфракрасный центр обработки и анализа данных). У Киркпатрика была своя давняя задумка. Дело в том, что инфракрасный телескоп NEOWISE, который больше десяти лет исправно сканировал небо в поисках астероидов, попутно насобирал гигантский массив данных о других объектах. Телескоп фиксировал тепловое излучение звезд, квазаров, всяких там пульсирующих и затмевающихся светил — астрономы называют их переменными объектами.

И вот тут загвоздка: данных — океан. Буквально сотни миллиардов записей! Обработать такой объем вручную — задача практически невыполнимая. Первоначальный план Киркпатрика был скромнее: взять ма-а-аленький кусочек неба, найти там что-нибудь интересное вручную и показать коллегам: мол, смотрите, какой потенциал тут скрыт!

Но у Маттео был другой взгляд на вещи. За плечами у него была не только школьная программа, но и факультатив по программированию, теории информатики и даже продвинутая математика уровня вуза (спасибо специальной программе в его школе!). Он понимал: такие гигантские, упорядоченные наборы данных — идеальная пища для искусственного интеллекта. Зачем копаться вручную там, где машина может сделать это быстрее и эффективнее?

И он взялся за дело. За каких-то шесть недель летней программы он начал создавать свой алгоритм машинного обучения. Идея была в том, чтобы научить ИИ выискивать в данных NEOWISE характерные признаки переменности — крошечные, но закономерные изменения яркости объектов во времени. Те самые вспышки, пульсации, затмения, которые выдают интересные космические явления.

Конечно, без помощи наставника тут не обошлось. «Каждая встреча с Дэви — это 10% работы и 90% простого общения», — смеется Маттео. Киркпатрик не только делился астрономическими знаниями, но и познакомил парня с другими специалистами Калтеха, экспертами по машинному обучению и изучению переменных объектов. Вместе они поняли специфику данных NEOWISE: из-за особого ритма наблюдений телескоп мог «пропускать» очень быстрые вспышки или, наоборот, слишком медленные, постепенные изменения. Это тоже нужно было учесть при разработке алгоритма.

Кстати, о наставничестве. Знаете, почему Киркпатрик так охотно взялся помогать Маттео? Оказывается, в его собственной жизни был такой же поворотный момент. Он рос в фермерской общине, и путь в астрономию ему открыла школьная учительница химии и физики. Именно она разглядела в нем потенциал и подсказала, как двигаться к мечте. «Я хотел передать такой же опыт кому-то еще», — говорит Киркпатрик. Иногда один вовремя данный совет, одна искра поддержки могут изменить всю жизнь. Правда же?

Лето закончилось, но работа продолжилась. В 2024 году Маттео не только довел свой алгоритм до ума, но и сам уже выступал наставником для других школьников.

И вот результат: усовершенствованный ИИ «перелопатил» весь массив необработанных данных NEOWISE. И что вы думаете? Он выявил и классифицировал 1,5 миллиона потенциально новых переменных объектов! Целый неизведанный пласт Вселенной, скрытый в данных старого телескопа. Теперь Маттео и Дэви планируют опубликовать полный каталог этих находок в 2025 году, сделав его доступным для всего научного мира.

Но и это еще не все. Алгоритм, созданный Маттео, оказался на удивление универсальным. «Его можно применять для любых исследований, где данные поступают в виде временных рядов», — объясняет сам автор. Он видит потенциал даже в анализе биржевых графиков (там ведь тоже важны периодические изменения!) или в изучении атмосферных явлений, где суточные и сезонные циклы играют ключевую роль.

А что же сам Маттео? Он еще заканчивает школу, но уже числится сотрудником Калтеха и работает в IPAC под руководством своего наставника. Это его первая настоящая работа.

Источник: www.ixbt.com

Комментарии: