NVIDIA и ИИ сократили обработку данных JWST с лет до дней
Ручной анализ терабайтов снимков с телескопа JWST стал физически невозможен, вынуждая ученых полностью передать классификацию галактик алгоритмам на базе NVIDIA. Переход от лет обработки к дням меняет саму структуру астрономии, делая доступность вычислительных мощностей критическим фактором для научных открытий.
Команда астрономов из Калифорнийского университета в Санта-Круз (UCSC) под руководством Брента Робертсона (Brant Robertson) столкнулась с объемом данных от телескопа James Webb Space Telescope (JWST), который невозможно обработать вручную. Запущенный в 2022 году, телескоп присылает терабайты изображений, где на одном кадре находятся сотни тысяч галактик возрастом более 13 миллиардов лет. Для анализа этой информации ученые внедрили систему на базе NVIDIA, где искусственный интеллект классифицирует объекты, а видеокарты (GPU) ускоряют вычисления. Без таких технологий обработка данных, которая раньше занимала годы, теперь укладывается в дни.
Важный нюанс: Объем данных от современных телескопов вырос настолько, что ручной анализ стал физически невозможен. ИИ здесь выступает не как вспомогательный инструмент, а как обязательное условие для получения научных результатов.
Новые инструменты для анализа космоса
Группа Робертсона создала специализированный конвейер обработки данных, который превращает сырые изображения в структурированные каталоги. В основе лежат две ключевые разработки: система Morpheus и инструмент GalaxyFriends.
- Morpheus: Использует методы семантической сегментации (технология, применяемая в беспилотных автомобилях для различения дороги и пешеходов). Система анализирует каждый пиксель изображения, разделяя сферические ядра галактик на их диски, даже если они накладываются друг на друга. Это позволило обнаружить вращающиеся дисковые галактики в ранней Вселенной, что противоречило предыдущим теориям о хаотичности того периода.
- GalaxyFriends: Инструмент для визуализации связей между объектами. Он группирует почти 90 000 галактик в «районы сходства», позволяя ученым быстро находить аномалии и паттерны, которые не видны при поштучном рассмотрении.
Вычисления распределены между локальным кластером Lux на кампусе UCSC (финансируемым грантом Национального научного фонда США на 1,6 млн долларов) и суперкомпьютерами правительства США. Для тестирования моделей используется компактная станция NVIDIA DGX Station, установленная непосредственно в офисе исследователя.
Стоит учесть: Обнаружение упорядоченных дисковых галактик в ранней Вселенной заставило пересмотреть теории о том, что первые миллиарды лет после Большого взрыва были периодом исключительно хаотичных слияний.
Борьба с атмосферой и симуляции будущего
Проблема обработки больших данных касается не только космических телескопов. Наземная обсерватория Vera C. Rubin Observatory в Чили, которая начнет работу в ближайшее время, будет генерировать около 20 терабайт сырых данных каждую ночь. Из-за прохождения света через атмосферу Земли изображения искажаются.
Команда Робертсона применяет подход, концептуально схожий с технологией NVIDIA DLSS из видеоигр. Алгоритмы обучаются на четких снимках из космоса, а затем применяются к размытым изображениям с Земли, восстанавливая детали и убирая атмосферные помехи. Это позволяет наземным телескопам приближаться к качеству снимков космических аппаратов.
Помимо анализа реальных данных, GPU используются для запуска масштабных симуляций эволюции Вселенной. Ученые создают виртуальные модели, сравнивают их с наблюдениями и корректируют теории. Этот цикл «данные — теория — симуляция» позволяет быстрее проверять гипотезы и планировать следующие наблюдения для таких проектов, как телескоп Nancy Grace Roman и планируемая обсерватория Habitable Worlds Observatory.
На фоне этого: Технология восстановления изображений, заимствованная из игровой индустрии, становится критически важной для астрономии, позволяя наземным телескопам конкурировать с космическими по четкости снимков.
Операционные последствия и скрытые риски
- Зависимость от вычислительных мощностей: Переход к ИИ-анализу делает астрономию зависимой от доступности высокопроизводительных видеокарт и суперкомпьютеров. Ограничение в ресурсах может замедлить научные открытия.
- Необходимость новых компетенций: Астрономам теперь требуются навыки работы с алгоритмами машинного обучения и управления большими данными, что меняет профиль подготовки специалистов в этой области.
- Доступность данных: Публикация почти 500 000 галактик в открытом доступе позволяет исследователям по всему миру работать с данными, но требует от них собственных вычислительных мощностей для их обработки.
- Валидация результатов: Хотя ИИ ускоряет поиск, независимая проверка аномалий (как в случае с ранними дисковыми галактиками) остается критически важной для подтверждения научных открытий.
Источник: blogs.nvidia.com
