Zahlavi

Spojení lidské a umělé inteligence odhalilo vzácné vesmírné objekty

12. 01. 2021

O tom, že se umělá inteligence stále více zapojuje do mnoha vědních oborů, není pochyb. Unikátní symbiózu výpočetních systémů a zkušeností astrofyziků předvedli vědci z Astronomického ústavu AV ČR a Fakulty informačních technologií ČVUT. Díky spolupráci lidské a umělé inteligence při analýze spekter objevili tisícovku nepopsaných vzácných objektů se zajímavými fyzikálními jevy ve vesmíru. Katalog nově objevených hvězd zařadili do celosvětové databáze Vizier a výsledky svého bádání uveřejnili v prestižním časopise Astronomy and Astrophysics.

Kapitán na můstku: „Počítači, porovnej všechny spektrální snímky vesmíru, které máš k dispozici, a vygeneruj ty, co neumíš sám zařadit do nějaké kategorie.“ Scéna jako vystřižená z oblíbeného seriálu Star Trek o dobrodružstvích ve vesmíru při objevování nových světů. Ne však tolik vzdálená od reality. V budoucnu zřejmě bude běžné vést při vědecké práci dialog s umělou inteligencí, jež přispěje k analýze ohromných objemů dat, vyhledávání opakujících se vzorců a díky tomu i k daleko efektivnějšímu poznání zkoumaného jevu.


Jeden z nalezených objektů. Trojice červených hvězd uprostřed vyzařuje složité emisní spektrum.

První úspěšné kroky vedoucí k této vizi nyní učinili badatelé z Astronomického ústavu AV ČR a Fakulty informačních technologií ČVUT právě při zpracovávání spektrálních snímků oblohy pořízených čínským šestimetrovým dalekohledem LAMOST (Large Sky Area Multi-Object Fibre Spectroscopic Telescope). V jeho archivu se jich nachází celkem přes devět milionů a stroj na základě automatických algoritmů neustále generuje další a další s rychlostí asi milion snímků za rok. Českým vědcům se na základě necelé poloviny databáze podařilo komplikovaným způsobem odhalit tisícovku nedostatečně popsaných a opomíjených kosmických objektů.

Rodící se hvězdy i vybuchující supernovy
Co mohou spektra o vesmíru prozradit? Mnohem více než jakýkoli jiný snímek oblohy. Astronomové je považují za nezaměnitelný otisk prstu konkrétního vesmírného objektu. Ze spektra lze určit nejen jeho chemické složení, hustotu a teplotu atmosféry, ale také jak rychle se od nás objekt vzdaluje či přibližuje. Z těchto dat je rovněž možné stanovit existenci rychle rotujícího disku okolo tzv. hvězd Be či výtrysků hmoty, nebo dokonce zda se v blízkosti nově vznikající, v zárodečné mlhovině zahalené hvězdy formuje planetární systém z okolního plynu a prachu.

A to pořád není všechno, podle dalších spektrálních ukazatelů se dají rozpoznat kvazary neboli jádra galaxií mohutně zářící díky superhmotným černým děrám o hmotnosti až miliard Sluncí. Sledovat lze i kataklysmické proměnné hvězdy, ve kterých bílý trpaslík krade hmotu svému souputníkovi tak dlouho, až dojde k mohutnému výbuchu v podobě novy či supernovy.

Spektrální snímky tedy představují téměř bezednou studnici významných informací o vesmíru. Jejich důkladná analýza a klasifikace by však pro člověka byl sisyfovský úkol. Prostor tak dostala umělá inteligence, založená na principu hlubokých neuronových konvolučních sítí. Ty se používají například v samořiditelných automobilech, mobilních hlasových asistentech, strojovém překladu, personalizaci reklamy či při rozpoznávání zvuků, písma a tváří – jejich nespornou výhodou je, že umějí detekovat velmi drobné detaily a současně rozpoznávat vzorce v celkovém obrazu.

„Mojí velkou touhou jako astrofyzika pracujícího přes třicet let s dalekohledem o průměru dva metry ve stelárním oddělení Astronomického ústavu AV ČR v Ondřejově bylo přimět umělou inteligenci, aby objevila ve vesmíru něco nového, co ještě neznáme, alespoň dosud neznámé Be hvězdy, kterými se v Ondřejově zabýváme přes půl století,“ říká Petr Škoda, jeden ze členů výzkumného týmu.


Detailní záběr podivně symetrického objektu pořízený Perkovým dalekohledem.

Vklad Perkova dalekohledu
Technologie ovšem na vstupu vyžadovala data, z nichž by se jednotlivá kritéria pro hledání a klasifikaci mohla sama naučit. Tento „startovací balík“ musel obsahovat stovky tisíc již zanalyzovaných dat. Kde je ale vzít? K tomuto účelu posloužil archiv ondřejovského Perkova dalekohledu. I ten pořizuje spektra pozorovaných jevů na obloze, byť s jinými parametry. Astroinformatici tak ondřejovská spektra nejdříve „zkalibrovali“, aby odpovídala těm z čínského dalekohledu LAMOST, která představovala hlavní výzkumný cíl týmu. Třináct tisíc snímků z Ondřejova bylo pro umělou inteligenci nicméně stále nedostačujících, a tak čeští vědci přišli na unikátní řešení: mezi astronomy jako první na světě použili metodu aktivního učení ve spojení s hlubokými neuronovými sítěmi.

„Neuronová síť si v každém opakovaném kroku vybere ta spektra, kde si je svou předpovědí nejméně jistá. Ta předloží expertovi, který předpověď sítě potvrdí, nebo naopak vyvrátí. Toto se provede na malém vzorku například sta spekter. Jakmile jsou expertem označena, jsou přidána do trénovací množiny, na níž se síť znovu učí. Postupně se do ní dostává stále více velmi těžko rozhodnutelných případů. To se opakuje až do okamžiku, kdy se již síť perfektně trefuje,“ vysvětluje principy aktivního učení Ondřej Podsztavek z Fakulty informačních technologií ČVUT, další člen týmu.


Perkův dalekohled v Ondřejově

Jak věří Petr Škoda, aktivní hluboké učení předznamenává budoucí směr používání umělé inteligence v astronomii i jiných vědách – stroj bude pracovat v těsné kooperaci s člověkem, bude za něho vykonávat rutinní práci, a jakmile si nebude jistý, řekne si o radu.

„Člověk bude vždy potřeba, aby pomohl počítači se složitým rozhodováním, zejména v případech, kdy bude k dispozici málo dat. Zkušený expert bude rozhodovat na základě více indicií, než kolik bylo ve vstupních datech pro algoritmus strojového učení. V tom tkví síla lidské intuice a je to dobrá zpráva v době, kdy jsou v mediích často prezentovány obavy, že umělá inteligence brzy nahradí člověka,“ uzavírá astrofyzik.

Další informace najdete v tiskové zprávě.

Připravila: Jana Bečvářová, Divize vnějších vztahů SSČ AV ČR, na základě podkladů z ASÚ AV ČR
Foto: Shutterstock; archiv ASÚ AV ČR; archiv projektu Pan-STARRS (trojice červených hvězd); Jana Plavec, Divize vnějších vztahů SSČ AV ČR

Přečtěte si také