AstroGenesis: Штучний інтелект для досліджень астрофізики
Дослідники створили багатоагентну систему AstroGenesis, яка поєднує можливості сучасного ШІ з інструментами астрофізичних розрахунків.
Астрофізичні дослідження зазвичай потребують збору спостережень, аналізу даних і побудови фізичних моделей. Як зазначив автор статті для Phys.org, щоб відповісти на питання про енергійні явища у Всесвіті, недостатньо прочитати наукові праці. Для виконання цих завдань потрібні різні інструменти та програмне забезпечення, на що навіть досвідчені дослідники витрачають багато часу.
Щоб вирішити цю проблему, розроблено AstroGenesis, багатоагентну систему ШІ, яка об’єднує різні етапи астрофізичних досліджень в одному середовищі. Сучасні великі мовні моделі можуть пояснити фізичні процеси або підсумувати статті, а AstroGenesis виконує власне наукові завдання. Він отримує доступ до наукових публікацій, аналізує спостережні дані та проводить розрахунки за допомогою фізичних моделей.
Система координує роботу спеціалізованих агентів. Центральний супервізор розподіляє завдання між агентами, які шукають літературу, аналізують астрономічні спостереження та розраховують прогнози фізичних моделей. Найбільш ресурсомісткий етап, теоретичне моделювання, де фізичні моделі вимагають розв'язання складних рівнянь. AstroGenesis розв’язує цю проблему, залучаючи попередньо навчені нейромережі до моделювання.
Цей підхід дозволяє нейромережам швидко апроксимувати прогнози оригінальних моделей, не розв'язуючи повний набір рівнянь щоразу. Це значно скорочує час теоретичного моделювання й зберігає високу точність у межах параметрів, на яких мережі навчали. AstroGenesis не замінює фізику, а дає дослідникам змогу вивчати значно ширший діапазон параметрів за короткий час, тож складні інструменти стають доступними для студентів і дослідників з менших установ.
Джерела
- Phys.org: Connecting artificial intelligence with the tools of astrophysical research
Фото: Jason D, Pexels (Pexels License)