NASA оголосило про плани запуску космічного телескопа Nancy Grace Roman на орбіту вже у вересні 2026 року, що на вісім місяців раніше запланованого терміну. Очікується, що новий телескоп забезпечить астрономів обсягом у 20 000 терабайтів даних протягом свого життєвого циклу.
Про це розповідає ProIT
Зростання обсягів астрономічних даних і потреба у GPU
Величезна кількість інформації, яку генерують сучасні обсерваторії, створює нові виклики для науковців. Для порівняння, космічний телескоп Hubble, який раніше вважався еталоном, щодня передає лише 1–2 гігабайти даних. Зараз астрономи мають справу із 57 гігабайтами зображень, що щоденно надходять із телескопа імені Джеймса Вебба, який розпочав роботу у 2021 році. До кінця цього року очікується, що обсерваторія Віри Рубін у Чилі щонічно надсилатиме ще 20 терабайтів даних.
Такий обсяг інформації вже неможливо аналізувати вручну, тому вчені активно використовують графічні процесори (GPU) для обробки й аналізу даних. Бренд Робертсон, астрофізик з Каліфорнійського університету в Санта-Крус, протягом останніх 15 років співпрацює з компанією Nvidia, застосовуючи GPU для моделювання наднових і розробки інструментів для аналізу даних з новітніх телескопів.
“There’s been this evolution [from] looking at a few objects, to doing CPU-based analyses on large scales of the data set, to then doing GPU-accelerated versions of those same analyses,” він зауважив.
Впровадження нейромереж та штучного інтелекту
Разом із колишнім аспірантом Райаном Хаусеном, Робертсон створив модель глибокого навчання Morpheus, яка може аналізувати великі масиви даних і розпізнавати галактики. Завдяки ранньому аналізу даних Вебба за допомогою Morpheus вдалося знайти несподівану кількість дискових галактик, що вплинуло на існуючі теорії еволюції Всесвіту.
Наразі Morpheus модернізується: Робертсон переходить від згорткових нейронних мереж до трансформерів, які лежать в основі сучасних великих мовних моделей. Це дозволить моделі аналізувати значно більші ділянки неба за менший час та підвищить ефективність обробки даних.
Дослідник також працює над генеративними AI-моделями, які тренуються на даних космічних телескопів для покращення якості спостережень із наземних обсерваторій. Атмосфера Землі створює спотворення для телескопів із великими дзеркалами, тому програмні рішення дають змогу вдосконалити дані, отримані, зокрема, обсерваторією Рубін.
Проте зростаючий попит на обчислювальні потужності відчувається гостро. Робертсон створив кластер GPU в університеті за підтримки Національного наукового фонду США, але він вже втрачає актуальність, оскільки дедалі більше дослідників застосовують ресурсоємні AI-інструменти для своєї роботи. Адміністрація Трампа запропонувала скоротити фінансування Національного наукового фонду на 50% у поточному бюджеті, що ще більше ускладнює ситуацію.
За словами Робертсона, сьогодні саме GPU відкривають шлях до здійснення аналізу штучного інтелекту та машинного навчання в астрономії. Він наголошує, що дослідникам доводиться проявляти підприємливість, щоб залучати ресурси та доводити університетам важливість інвестицій в інноваційні технології.