Національне управління з аеронавтики та дослідження космічного простору (NASA) офіційно оголосило про вчасний запуск космічного телескопа імені Ненсі Грейс Роман. Місія, що стартує у вересні 2026 року, випереджає попередні плани на вісім місяців. Очікується, що цей потужний інструмент передасть астрономам колосальний обсяг даних – 20 000 терабайтів протягом усього терміну своєї роботи.
Нарада даних: Нова ера космічних досліджень
Ці надбання стануть значним доповненням до 57 гігабайтів вражаючих зображень, які щодня надсилає космічний телескоп Джеймса Вебба (James Webb Space Telescope) з моменту свого запуску у 2021 році. Додатково, вже цього року розпочнеться масштабне дослідження, яке проводитиме обсерваторія Веры Ц. Рубін (Vera C. Rubin Observatory) в чилійських Андах. Ця обсерваторія покликана зібрати 20 терабайтів даних кожної ночі. Для порівняння, легендарний космічний телескоп “Габбл”, що свого часу був золотим стандартом, передає лише 1-2 гігабайти даних сенсорів на добу.
Від CPU до GPU: Астрономи шукають нові обчислювальні потужності
Зрозуміло, що вручну аналізувати такі обсяги даних вже давно неможливо. Як і багато інших наукових галузей, астрономія все частіше звертається до графічних процесорів (GPU) для вирішення найскладніших обчислювальних завдань. Брент Робертсон, астрофізик з Каліфорнійського університету в Санта-Круз, є свідком цих кардинальних змін у науці, працюючи з даними з цих місій. Протягом останніх 15 років Робертсон співпрацює з компанією Nvidia, застосовуючи GPU для аналізу космічних даних. Його робота охоплює як розробку передових симуляцій для перевірки теорій вибухів наднових, так і створення інструментів для аналізу бурхливого потоку даних з найновіших обсерваторій.
«Ми спостерігаємо еволюцію: від дослідження кількох об’єктів, до масштабного аналізу великих масивів даних за допомогою центральних процесорів (CPU), а потім до прискорених за допомогою GPU версій цих же аналізів», – зазначає Робертсон.
Morpheus: Нейромережі нового покоління для космічних відкриттів
Робертсон разом зі своїм колишнім аспірантом Раяном Хаузеном розробили модель глибокого навчання (deep learning) під назвою Morpheus. Цей застосунок здатен аналізувати величезні набори даних та ідентифікувати галактики. Ранній AI-аналіз даних з телескопа Вебба за допомогою Morpheus виявив несподівано велику кількість дискових галактик певного типу, що додало новий вимір до теорій про розвиток нашого Всесвіту.
Зараз Morpheus адаптується до нових реалій: Робертсон переводить його архітектуру з згорткових нейронних мереж (convolutional neural networks) на трансформери (transformers) – архітектуру, що лежить в основі сучасних великих мовних моделей (LLMs). Це дозволить моделі аналізувати в кілька разів більшу площу, значно прискорюючи процес дослідження.
Генеративний AI та боротьба за ресурси
Окрім цього, Робертсон працює над моделями генеративного штучного інтелекту (generative AI), навченими на даних космічних телескопів. Мета – підвищити якість спостережень наземних телескопів, які спотворюються земною атмосферою. Попри прогрес у ракетобудуванні, виведення восьмиметрового дзеркала на орбіту залишається надзвичайно складним завданням, тому програмне вдосконалення спостережень Рубін обсерваторії є наступним найкращим рішенням.
Проте, він відчуває тиск глобального попиту на доступ до GPU. Робертсон скористався грантом Національного наукового фонду (NSF) для створення кластера GPU в UC Santa Cruz. Однак, цей кластер швидко застаріває, тоді як все більше дослідників прагнуть застосовувати обчислювально-інтенсивні методи у своїй роботі. Варто зазначити, що адміністрація Трампа пропонувала скоротити бюджет NSF на 50% у своєму поточному запиті на фінансування.
«Люди хочуть проводити AI та ML (машинне навчання) аналізи, і GPU – це справді найкращий спосіб це зробити», – стверджує Робертсон. «Потрібно бути підприємливим… особливо коли працюєш на межі можливостей технологій. Університети дуже обережні, оскільки мають обмежені ресурси, тому доводиться активно працювати, щоб продемонструвати: «Ось куди рухається наша галузь».
Коли ви здійснюєте покупки за посиланнями в наших статтях, ми можемо отримати невелику комісію. Це не впливає на нашу редакційну незалежність.
Думка ІТ-Блогу: Розширення можливостей космічних телескопів та розвиток AI-інструментів для аналізу даних відкривають нові горизонти для астрономії. Однак, зростаючий попит на обчислювальні ресурси, зокрема GPU, ставить під сумнів доступність цих потужностей для широкого кола дослідників, що може сповільнити темпи наукового прогресу.
За даними порталу: techcrunch.com