Искусственный интеллект взял на себя управление телескопом в Чили

Команда исследователей из Северо-Западного и Чикагского университетов, а также лаборатории Ферми обучила модель на архивах проекта Dark Energy Survey. Вместо жестких правил, прописанных инженерами, алгоритм проанализировал тысячи реальных решений ученых, сопоставляя их с контекстом каждой ночи. Метод глубокого обучения позволил системе вычислять оптимальные цели для съемки, не допуская простоя оборудования из-за изменений облачности или засветки неба.

Результаты двух весенних кампаний подтвердили, что эффективность работы ИИ сравнима с человеческой. Сейчас разработчики переходят ко второму этапу: обучению модели поиску стратегий, которые выходят за рамки привычного опыта астрономов. Технология критически важна для запуска обсерватории имени Веры Рубин, где объемы поступающих данных потребуют автоматизации управления на совершенно ином уровне. Освободив ученых от рутинного планирования, алгоритмы позволят сфокусироваться на интерпретации открытий, а не на техническом администрировании наблюдательного времени.