Искусственный интеллект обнаружил новые космические аномалии
Международная команда проекта SNAD, куда входит доцент факультета физики НИУ ВШЭ Матвей Корнилов, обнаружила 11 аномалий, 7 из которых — кандидаты в сверхновые. Исследования проводились на цифровых снимках северного неба за 2018 год, для поиска использовался метод ближайших соседей на основе K-мерных деревьев. Автоматизировать поиск аномалий позволили методы машинного обучения. Исследование опубликовано в журнале New Astronomy.
Большая часть астрономических открытий основана на наблюдениях и последующих расчетах. Еще в XX веке количество наблюдений было невелико, однако с вводом в строй широкопольных астрономических обзоров неба объемы получаемых данных многократно возросли. Например, Zwicky Transient Facility (ZTF) — широкопольный обзор северного неба — генерирует ∼1,4 ТБ данных за ночь наблюдений, а его каталог содержит миллиарды объектов. Обрабатывать такое количество данных вручную сложно и дорого, поэтому команда проекта SNAD, объединяющего ученых из России, Франции и США, решала задачу автоматизации этого процесса.
Чтобы больше узнать об астрономических объектах, ученые анализируют их кривые блеска — зависимости блеска объекта от времени. Сначала регистрируют вспышку на небе, затем фиксируют, как ее блеск эволюционирует: становится более ярким, ослабевает или совсем гаснет. Для исследования ученые взяли миллион кривых блеска реальных объектов из каталога Zwicky Transient Facility за 2018 год, а также составили 7 симулированных кривых блеска объектов исследуемых типов. Всего учитывалось около 40 свойств, например амплитуда яркости объекта и периодичность.
Константин Маланчев
«Мы описали свойства симуляций набором характеристик, который ожидали увидеть у реальных астрономических тел. Среди миллиона объектов мы искали сверхмощные сверхновые, сверхновые типа Iа, сверхновые II типа и события приливного разрыва, — объясняет один из авторов статьи постдок в университете Иллинойса в Урбане—Шампейне Константин Маланчев. — Такие классы объектов мы называем аномалиями. Они встречаются очень редко и их свойства малоизучены, либо это интересные объекты для более подробного исследования».
Затем данные кривых блеска реальных объектов сопоставляли с симуляциями с помощью метода K-мерных деревьев. K-мерное дерево — специальная геометрическая структура данных, которая позволяет разбить пространство на меньшие части, рассекая его гиперплоскостями, плоскостями, прямыми или точками. Разбиение используют для сужения диапазона поиска в K-мерном пространстве, где ищут объект со свойствами, максимально похожими на те, что описаны в 7 симуляциях.
В результате на каждую из 7 симуляций было найдено 15 наиболее похожих, реально существующих объектов из базы ZTF. Всего получилось 105 объектов. Их исследователи анализировали вручную и проверяли, являются ли они аномалиями. После ручной проверки подтвердились 11 аномалий, 7 из них — кандидаты в сверхновые, а еще 4 — активные ядра галактик, в которых могут происходить события приливного разрыва.
Мария Пружинская
«Это очень хороший результат, — комментирует один из авторов статьи Мария Пружинская, научный сотрудник Государственного астрономического института имени П.К. Штернберга. — Причем у нас получилось обнаружить не только уже открытые редкие объекты, но и несколько новых, которые были пропущены астрономическим сообществом. Это значит, что можно отладить существующие алгоритмы поиска, чтобы такие объекты больше не пропускать».
Исследование показало, что данный метод действительно эффективен, при этом довольно прост в реализации. Предложенная методика поиска объектов определенного типа универсальна и может быть применена для открытия не только редких типов сверхновых, но и других интересных астрономических объектов.
Матвей Корнилов
«Астрономические или астрофизические явления, которые не были обнаружены учеными ранее, тоже являются аномалиями, — поясняет доцент факультета физики НИУ ВШЭ Матвей Корнилов. — Наблюдательные проявления таких объектов должны отличаться от свойств уже известных объектов. В будущем мы планируем применять нашу методику для открытия новых классов объектов».
Вам также может быть интересно:
Динамику ESG в мире обсудили на международной конференции по вопросам устойчивого развития в Вышке
Участники форума «ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets» обсудили использование ИИ в сфере устойчивого развития, влияние климатической уязвимости на привлечение институциональных инвесторов, тренды ESG-политики в Южной Корее и Китае, разработку интегральной ESG-модели для оценки вероятности дефолта компаний и многие другие вопросы. В работе конференции, организованной факультетом экономических наук ВШЭ, приняли участие более 20 ученых из ведущих университетов Китая, Египта, Малайзии и других стран.
Исследователи из ВШЭ разработали Python-библиотеку для анализа данных движений глаз
Исследовательская группа из Высшей школы экономики разработала Python-библиотеку EyeFeatures, предназначенную для анализа и моделирования данных движений глаз. Инструмент призван облегчить работу ученых и разработчиков, предоставляя им возможность эффективно обрабатывать сложные данные и строить предсказательные модели.
Достижения Вышки в сфере ИИ представили на AIJ
На площадке международной конференции AI Journey состоялась сессия под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко, посвященная достижениям российских исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Руководитель Центра ИИ ВШЭ Алексей Масютин представил ключевые разработки исследователей центра.
Фантастика vs реальность: ВШЭ и Евразийский НОЦ обучили преподавателей Башкортостана работе с ИИ
В начале ноября в Уфе состоялось обучение по программе повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» для преподавателей и ученых Республики Башкортостан. Организаторами программы выступили Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ и Евразийский научно-образовательный центр. Обучение было реализовано в сетевой форме по трем направлениям: гуманитарному, естественно-научному и техническому.
Искусственная революция: как ИИ меняет образование
Искусственный интеллект стремительно ворвался в образовательное пространство и стал помощником и напарником студентов и преподавателей. Сегодня владение ИИ-инструментами становится универсальной компетенцией и требует от педагогов освоения новых навыков и подходов как к учебному процессу, так и к оцениванию успехов студентов.
Ученые НИУ ВШЭ признаны лидерами в сфере развития ИИ
В рамках международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey наградили победителей Национальной премии «Лидеры ИИ — 2024». Лауреатами стали Сергей Самсонов, научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ, и Елена Тутубалина из Института искусственного интеллекта AIRI и Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН ВШЭ. Еще один ученый Вышки стал финалистом премии.
Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира
Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.
Виртуальный Моцарт, бот «Венчурный капитал» и генерация учебных видео: как в Вышке применяют ИИ
В середине ноября в Вышке состоялся митап, на котором преподаватели, исследователи и административные работники университета представили собственные проекты и поделились опытом использования ИИ-технологий в образовательной и научной деятельности. Встреча прошла в рамках программы повышения квалификации «Искусственный интеллект в образовании и исследованиях».
Названы ключевые тренды в образовании — 2025
Искусственный интеллект и виртуальная реальность все чаще становятся частью образования. Больше половины преподавателей-новаторов готовы поддерживать мультимодальные подходы с использованием ИИ, а каждый третий студент считает, что технологии способны сделать учебу интереснее и удобнее. Такие данные представили Лаборатория инноваций в образовании ВШЭ и холдинг Ultimate Education.
Студенты Вышки выиграли международный этап «Цифрового прорыва»
В начале ноября в Калининграде прошел международный этап хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». В нем приняли участие 203 команды в составе 1569 человек, и среди них — студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, призеры всероссийского этапа. Они соревновались в решении задач от партнеров хакатона — РЖД, Media Wise, «Атома», «Росатома», «Силы» и других организаций.