كيف تساعد تلسكوب مدعوم بالذكاء الاصطناعي على فحص النجوم

تخيل لو كان لديك ملفات تساوي عدد النجوم في السماء. في بعض الأيام ، قد لا يبدو ذلك واقعيًا. الآن تخيل أن تلك الملفات على وشك الانفجار. لا يمكنك أن تأمل في إنقاذها جميعًا – ولكن إذا عملت بسرعة ، يمكنك إنقاذ أكبر قدر ممكن من المعلومات قبل أن تختفي.

مقدمة

في البحث عن النجوم الجديدة المنفجرة ، يواجه الفلكيون سباقًا مع الزمن دائمًا. “إذا انفجر شيء ما ، فكل يوم تنتظر فيه للاستجواب الأعمق لهذا الشيء ، تفقد المعلومات لأنها تتطور باستمرار” ، يوضح آدم ميلر ، أستاذ مساعد في الفيزياء والفلك ومدير برنامج زمالة علوم البيانات في جامعة نورث وسترن.

ما الذي دفعكم لبناء BTSbot؟

كنا نأمل في الحصول على طيف لكل شيء يصل إلى هذا الحد السطوع الحرج ، وهو ما يعلمنا عن المسح السطوع السريع. الطريقة التي نستطيع بها التأكد من الحصول على طيف لكل شيء مشرق هي أن ينظر شخص ما بصريًا إلى كل مرشح معقول ، ثم يقرر “نعم ، سنحاول الحصول على طيف” أو “لا ، لن نحاول”. تأتي هذه القرارات بتكلفة ما لأننا لا يمكننا أخذ العديد من الطيفات في الليلة الواحدة. لذلك يهم أن تتخذ هذا القرار بشكل جيد. جاءت الإلهام من حقيقة أنني كنت مرهقًا قليلاً من النظر إلى البيانات والقيام بهذه المهمة المتكررة بشكل متكرر كل يوم. فكرت – هل يمكننا بناء نموذج تعلم الآلة يقلل إلى حد ما من عملية اتخاذ القرار؟

ما الذي يميز BTSbot عن التلسكوبات الأخرى التي تستخدم تعلم الآلة للبحث عن النجوم الثاقبة؟

كثير من نماذج تعلم الآلة التي يبنيها الناس أثناء النظر إلى أشياء مثل الانفجارات تعمل في مجال البيانات المستخرجة. في الأساس ، يقيسون الميزات من الصور ثم يبنون نماذج على هذه الميزات بدلاً من الصور نفسها. قلنا ، دعونا نحاول حل هذه المشكلة باستخدام الصور. لكن الإلهام كان يرغب في تقليل الحمل الإدراكي على نفسي وعلى الأشخاص الآخرين الذين ينظرون إلى كل هذه البيانات.

كيف يستخدم BTSbot تعلم الآلة؟

مع هذه المهمة المحددة التي يتم تنفيذها يدويًا بشكل متكرر ، الفكرة هي توصيل نموذج تعلم الآلة في هذه الخطوة من سير العمل. أعتقد أن هذه هي الطريقة الأكثر صحة لتطبيق تعلم الآلة على العلوم. البديل هو البدء بتعلم الآلة ثم البحث عن مكان لوضعه. أعتقد أنه من المنطقي أن نبدأ بمشكلة ونرى أين يناسب تعلم الآلة في هذه الفجوة. الآن بعد أن بدأنا في تشغيله فعليًا ، يمكننا أحيانًا رؤية الماسحات البشرية التي لا تزال تقوم بهذا الفحص اليدوي تتصرف بطرق غريبة. لذا يمكننا ضبط النموذج ليتكيف مع عاداتهم ، ثم يتفاعل بشكل أفضل مع البشر. كما أننا بمجرد أن نبدأ في العمل في الإنتاج ، فقد كنت أراقبه كل صباح للتأكد من أنه يقوم بالأشياء الصحيحة. ولكن الفكرة هي أن نكون أكثر قليلاً للاستفادة الكاملة من التكنولوجيا التي صنعناها.

كيف يتعاون فريقك في جامعة نورث وسترن مع الباحثين الآخرين؟

المظلة العامة التي نجلس تحتها جميعًا الآن هي مشروع Zwicky Transient Facility. هذا هو تعاون دولي بين الباحثين في أكثر من عشرة مؤسسات. نحن جميعًا نعمل مع اهتمامات مختلفة ومتداخلة مع البيانات الناتجة عن هذا المشروع.

هل تستخدمون الذكاء الاصطناعي الإنتاجي في سير عملك؟

لدينا صفحة ويب تجمع وتدمج معرفتنا الجماعية. وضع شخص ما بالأساس ملحقًا لـ ChatGPT على تلك الصفحة الويب المحددة. لأي انفجار جديد نجده ، ينتج ChatGPT ملخصًا مكونًا من ثلاث جمل. إن وجود ذكاء اصطناعي يمكنه تطوير هذه الملخصات والقيام بذلك بسرعة كبيرة حقًا قوي وسيكون مفيدًا جدًا. خاصةً لأنه بعد بضع سنوات من الآن ، سنكون لدينا تلسكوب جديد سيزيد من معدل اكتشاف الأشياء بمقدار عدة أوامر من الكبرياء.

هل هناك فوائد أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هذا العمل؟

تلسكوب الروبوت الذي نستخدمه للحصول على الطيف هو تلسكوب صغير. من الناحية المالية الحقيقية ، فإن أخذ الطيف مع هذا التلسكوب رخيص. إذا قمنا بإنشاء نموذج تعلم الآلة ، وقال إنه “هذه هي أكثر 10 أشياء مثيرة للاهتمام” ، وتبين أن اثنين من تلك الأشياء غير مثيرة للاهتمام تمامًا ، فهذا أمر جيد. لا ننظر إلى ذلك كتكلفة سلبية كبيرة. في الواقع ، يمكنك حتى القول أن هذا هو تكلفة الأعمال التجارية. ولكن أكبر التلسكوبات في العالم – مثل تلسكوبات كيك في هاواي أو تلسكوب Very Large Telescope (VLT) في تشيلي – تكلف هذه المشاريع مئات الملايين من الدولارات للبناء. قيمتهم الليلية المعادلة هي حوالي 100،000 دولار. هذا هو قيمة البيانات من ليلة واحدة على أحد هذه التلسكوبات. إذا كنت تتمكن من النظر إلى ثمانية أشياء وتخرب واحدة ، فهذا يعني أنك تضيع حوالي 15،000 دولار. ولكن ما هو جميل حقًا في هذا العمل هو أنه يضع الأساس لنثق في النظام لاتخاذ تلك القرارات المكلفة جدًا في المستقبل.

كيف تتصور استخدام عملك من قبل الباحثين المستقبليين؟

هذا هو شيء يفكر فيه آدم وأنا كثيرًا – جعل الأمر أسهل لإطلاق نماذج جديدة وتكييف النماذج الحالية. أحد الأشياء التي أبقيتها في اعتباري أثناء تطوير BTSBot هو جعل الشفرة التي أكتبها مرنة قدر الإمكان. أريد أن يكون من السهل جدًا أخذها ووضعها في المهمة التالية مع جهد مكرر أدنى. أريد استخدام كل شيء مشترك بين هذا الأمر والأمر التالي. لا أريد أن يذهب عملي هباءًا. وبالمثل ، لأن هذه الشفرة عامة ، فهذا يعني أن الآخرين يمكنهم أيضًا استخدامها وتكييفها لما يرغبون في القيام به. جعل هذه الأدوات عامة وموثقة بشكل جيد يجعل الأمر أسهل قليلاً للناس للانضمام.

ما النصيحة التي تقدمها لأولئك الذين يشعرون بالفضول ولكنهم مترددون في أتمتة عملهم؟

أدير برنامجًا تعليميًا لطلاب الدراسات العليا يسمى برنامج زمالة علوم البيانات. أصبح الشعار غير الرسمي لهذا البرنامج بشكل ما: اهتم بالبيانات. المخاطر في علم الفلك ليست في عدم عمل الذكاء الاصطناعي ، أو أننا يجب أن نقلق ما إذا كان الذكاء الاصطناعي جدير بالثقة أو شيء من هذا القبيل. أعتقد أن أكبر خطر يمكن أن يحدث هو أن الناس لا يفهمون فعلًا مجموعات التدريب الخاصة بهم قبل أن يبدأوا في تشغيل الأشياء. يتحدث الكثيرون عن القيام بشيء غير متحيز. لا يمكن أن يكون ذلك صحيحًا في علم الفلك لأن شخصًا ما قرر في نقطة ما أنه سيوجه تلسكوبه هناك. أي قرار أدى إلى توجيه التلسكوب هناك بدلاً من هناك هو تحيز. ربما هذا ليس تحيزًا ذا مغزى اعتمادًا على العلم الذي تحاول القيام به. ولكن أنا أصرخ على الناس ، مثل ، لا تقلقوا كثيرًا بشأن تعلم الآلة. في نقطة ما ، ستضع البيانات في تنسيق ما. ستختار نموذج تعلم الآلة ما ، ثم ستحصل على بعض النتائج وربما تختار نموذجًا آخر وتحصل النتائج على تحسن طفيف. من المرجح أن تواجه مشاكل إذا لم تكن قلقًا بشأن البيانات ، إذا لم تكن تفهم نقطة البداية الحقيقية لك. لأنني أعتقد أن هذا أمر حرج للغاية في فهم ما يخرج من الجانب الآخر.

ما هي المهمة التالية التي ترغب في أتمتتها؟

العثور على هذه الانفجارات بأسرع ما يمكن. ليس بالضرورة أن يوفر لنا الوقت. ولكنه يجمع هذه الطيفات في الأوقات التي عادة ما لا يحصل فيها البشر عليها. إنه يفتح أبوابًا جديدة بدلاً من توفير الوقت بالطرق الحالية. إذا كان بإمكان هذه النماذج أن تصل إلى النقطة التي نصبح فيها أكثر ثقة في طرح أسئلة أكثر دقة ، بدلاً من مجرد طرح السؤال “هل ستصبح هذه نجمة ساطعة؟” يمكننا أن نسأل “هل هذا الانفجار نتيجة لثقب أسود ضخم تم تدميره ويأكل الآن نجمة؟” إذا استطعنا الإجابة على ذلك ، فأنا متحمس جدًا.

تم تحرير هذه المقابلة قليلاً وتلخيصها للوضوح.

Source: https://blog.dropbox.com/topics/work-culture/how-an-ai-powered-telescope-is-helping-astronomers