Saat mencoba memahami alam semesta, kita menjadi terobsesi - kita tertarik oleh kehausan akan pengamatan. Satelit mengirimkan ratusan terabyte informasi data setiap tahun, dan hanya satu teleskop di Chili yang akan menghasilkan 15 terabyte gambar luar angkasa setiap malam. Tidak ada manusia yang bisa menanganinya secara manual. Seperti yang dikatakan astronom Carlo Enrico Petrillo, “Melihat gambar galaksi adalah bagian paling romantis dari pekerjaan kita. Masalahnya adalah bagaimana tetap fokus. Oleh karena itu, Petrillo sedang mengembangkan AI yang akan membantunya.
Petrillo dan rekan-rekannya sedang mencari fenomena yang pada dasarnya adalah teleskop luar angkasa. Ketika sebuah objek masif (galaksi atau lubang hitam) terperangkap di antara sumber cahaya yang jauh dan pengamat di Bumi, benda itu membelokkan ruang dan cahaya di sekitarnya, menciptakan lensa yang memungkinkan para astronom untuk melihat lebih dekat bagian alam semesta yang sangat tua dan jauh yang tersembunyi dari pandangan kita. Efek ini disebut pelensaan gravitasi, dan lensa-lensa ini adalah kunci untuk memahami dari apa alam semesta dibuat. Hingga saat ini, menemukan mereka lambat dan membosankan.
Di sinilah kecerdasan buatan dibutuhkan - dan pencarian lensa gravitasi adalah permulaannya. Seperti yang dikatakan profesor Stanford Andrew Ng, kemampuan AI untuk mengotomatiskan segala sesuatu yang "dapat dilakukan oleh orang biasa dalam waktu kurang dari satu detik berpikir". Kurang dari satu detik mungkin tidak terdengar banyak, tetapi ketika harus memilah-milah data dalam jumlah besar, itu berkah.
Gelombang baru astronom melihat AI lebih dari sekadar penyortir data. Mereka sedang mengeksplorasi sesuatu yang bisa menjadi cara baru untuk mencari penemuan ilmiah, di mana kecerdasan buatan akan menampilkan bagian alam semesta yang belum pernah kita lihat.
Tapi pertama: lensa gravitasi. Teori relativitas umum Einstein meramalkan fenomena ini sejak tahun 1930-an, tetapi contoh pertama tidak muncul sampai 1979. Mengapa? Karena ruang angkasa sangat-sangat besar, dan orang butuh waktu lama untuk mengamatinya, apalagi tanpa teleskop modern. Perburuan lensa gravitasi memang menantang.
“Lensa yang kami miliki sekarang telah ditemukan dalam berbagai cara,” kata Lilia Williams, profesor astrofisika di University of Minnesota. “Beberapa ditemukan secara tidak sengaja, orang-orang mencari sesuatu yang sama sekali berbeda. Beberapa ditemukan oleh orang-orang yang mencarinya, untuk kedua atau ketiga kalinya."
Video promosi:
AI sangat bagus dalam melihat gambar. Jadi, Petrillo dan rekan-rekannya beralih ke alat AI tercinta di Silicon Valley: sejenis program komputer yang terdiri dari "neuron" digital yang dimodelkan setelah neuron asli yang bekerja sebagai respons terhadap masukan. Beri makan program ini (jaringan saraf) banyak data dan mereka akan belajar mengenali pola dan pola. Mereka bekerja sangat baik dengan informasi visual dan digunakan dalam berbagai sistem penglihatan mesin - dari kamera di mobil yang dapat mengemudi sendiri hingga pengenalan wajah dalam gambar di Facebook.
Seperti yang tertulis dalam artikel yang diterbitkan bulan lalu, menerapkan teknologi ini untuk berburu lensa gravitasi ternyata sangat sederhana. Pertama, para ilmuwan membuat kumpulan data untuk melatih jaringan saraf - mereka menghasilkan 6 juta gambar palsu dengan dan tanpa lensa gravitasi. Kemudian mereka memasukkan datanya ke jaringan saraf dan pergi untuk mencari tahu polanya. Sedikit perubahan dan program yang mengenali lensa gravitasi dalam waktu singkat.
“Pengklasifikasi hebat pada wajah manusia mengurai gambar dengan kecepatan seribu per jam,” kata Petrillo. Satu lensa ditemukan kira-kira sekali setiap 30.000 galaksi. Oleh karena itu, pengklasifikasi harus bekerja tanpa tidur dan istirahat selama seminggu untuk menemukan hanya lima hingga enam lensa. Sebagai perbandingan, jaringan neural mengurai 21.789 gambar hanya dalam 20 menit. Dan ini dengan satu prosesor kuno.
Jaringan saraf tidak seakurat komputer. Agar dia tidak mengabaikan lensa, dia diberi parameter yang luas. Dia datang dengan 761 kandidat yang mungkin, yang dipelajari manusia dan dikurangi menjadi 56. Mengkonfirmasi bahwa ini adalah lensa asli harus diverifikasi dan dikonfirmasi, tetapi Petrillo yakin yang ketiga akan menjadi nyata. Itu sekitar satu lensa per menit, dibandingkan dengan seratus lensa yang ditemukan oleh seluruh komunitas ilmiah selama beberapa dekade terakhir. Kecepatannya luar biasa, prospeknya sangat besar.
Menemukan lensa ini penting untuk memahami salah satu misteri besar astronomi: terbuat dari apakah alam semesta? Materi yang kita ketahui (planet, bintang, asteroid, dll.) Hanya mewakili 5% dari semua materi fisik, dan 95% lainnya sama sekali tidak dapat kita akses. 95% ini diwakili oleh materi hipotetis - materi gelap, yang tidak pernah kita amati secara langsung. Kita hanya perlu mempelajari pengaruh gravitasi yang dimilikinya terhadap seluruh alam semesta, dan lensa gravitasi berfungsi sebagai salah satu indikator terpenting.
Apa lagi yang bisa dilakukan AI? Ilmuwan sedang mengerjakan sejumlah alat baru. Beberapa, seperti Petrillo, melakukan tugas identifikasi: mereka mengklasifikasikan galaksi, misalnya. Yang lain menjelajahi aliran data untuk mencari sinyal yang menarik. Beberapa jaringan saraf menghilangkan gangguan buatan untuk teleskop radio dengan hanya mengisolasi sinyal yang berguna. Yang lain telah digunakan untuk mengidentifikasi pulsar, exoplanet yang tidak biasa, atau meningkatkan teleskop resolusi rendah. Singkatnya, ada banyak kegunaan potensial.
Ledakan ini sebagian disebabkan oleh tren perangkat keras umum yang memperluas bidang AI, seperti ketersediaan daya komputasi yang murah. Para astronom tidak perlu lagi duduk santai di malam tak berawan, mengamati pergerakan masing-masing planet; alih-alih, mereka menggunakan teknik canggih yang memindai langit satu per satu. Teleskop yang lebih baik dan teknologi penyimpanan data berarti ada lebih banyak ruang untuk analisis, kata Williams.
Menganalisis kumpulan data besar adalah keunggulan kecerdasan buatan. Kami dapat mengajarinya untuk mengenali pola dan membuatnya bekerja tanpa lelah, dan dia tidak akan pernah berkedip atau membuat kesalahan.
Apakah para astronom khawatir bahwa mereka mempercayai mesin yang mungkin kurang pemahaman manusia untuk mendeteksi sesuatu yang sensasional? Petrillo mengatakan tidak. "Secara umum, manusia lebih bias, kurang efisien, dan lebih rentan kesalahan daripada mesin." Williams setuju. "Komputer mungkin melewatkan hal-hal tertentu, tetapi secara sistematis akan merindukannya." Namun selama kita tahu apa yang tidak mereka ketahui, kita dapat menerapkan sistem otomatis tanpa banyak risiko.
Bagi beberapa astronom, potensi AI melampaui pemilahan data sederhana. Mereka percaya bahwa kecerdasan buatan dapat digunakan untuk membuat informasi yang mengisi titik buta dalam pengamatan kita terhadap alam semesta.
Astronom Kevin Schawinski dan timnya dalam astrofisika galaksi dan lubang hitam menggunakan AI untuk meningkatkan resolusi gambar teleskop buram. Untuk tujuan ini, mereka menggunakan jaringan saraf yang menghasilkan variasi yang tak tertandingi dalam data yang diteliti, seolah-olah pemalsu yang baik meniru gaya artis terkenal. Jaringan yang sama ini digunakan untuk membuat gambar palsu dari gambar bintang; dialog audio palsu yang meniru suara asli; dan jenis data lainnya. Menurut Shavinsky, jaringan saraf semacam itu membuat informasi yang sebelumnya tidak dapat kami akses.
Dalam makalah yang diterbitkan oleh Shavinsky dan timnya awal tahun ini, mereka menunjukkan bahwa jaringan ini dapat meningkatkan kualitas citra ruang angkasa. Mereka menurunkan kualitas gambar sejumlah galaksi, menambahkan noise dan blur, lalu meneruskannya melalui jaringan saraf bersama dengan gambar aslinya. Hasilnya luar biasa. Tetapi para ilmuwan belum dapat membagikannya.
Shawinski waspada terhadap proyek tersebut. Bagaimanapun, ini bertentangan dengan prinsip dasar sains: Anda hanya dapat mengetahui alam semesta dengan mengamatinya secara langsung. “Karena itu, alat ini berbahaya,” ujarnya. Dan itu hanya dapat digunakan jika kami memiliki data yang akurat dan ketika kami dapat memverifikasi hasilnya. Anda dapat melatih jaringan saraf untuk menghasilkan data tentang lubang hitam dan mengirimkannya untuk bekerja di area tertentu di langit yang belum dijelajahi dengan baik hingga sekarang. Dan jika dia menemukan lubang hitam, para astronom harus mengonfirmasi penemuan itu dengan tangan mereka sendiri - seperti halnya dengan lensa gravitasi.
Jika metode ini terbukti berhasil, mereka dapat menjadi metode penelitian yang sama sekali baru, melengkapi simulasi komputer klasik dan observasi lama yang baik. Sejauh ini, semuanya baru saja dimulai, tetapi prospeknya sangat menjanjikan. "Jika Anda memiliki alat ini, Anda dapat mengambil semua data dari arsip, meningkatkan sebagian, dan mengekstrak lebih banyak nilai ilmiah." Nilai yang sebelumnya tidak ada. AI akan menjadi alkemis ilmiah yang membantu kita mengubah pengetahuan lama menjadi pengetahuan baru. Dan kita bisa menjelajahi luar angkasa tidak seperti sebelumnya bahkan tanpa meninggalkan Bumi.
Ilya Khel
