ИИ и GPU NVIDIA ускоряют прорывные открытия о ранней Вселенной с помощью телескопа Джеймса Уэбба

Астрономы совершают прорывные открытия в изучении ранней Вселенной, применяя технологии искусственного интеллекта (ИИ) и мощные графические процессоры (GPU) NVIDIA для анализа колоссальных объемов данных, поступающих с космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST). Этот подход позволяет исследователям преодолевать ограничения традиционных методов, углубляя понимание процессов, происходивших в космическом пространстве миллиарды лет назад, где количество обнаруженных галактик значительно превзошло все ожидания. Команда профессора Бранта Робертсона из Калифорнийского университета в Санта — Крузе (UCSC) разработала комплексный аналитический конвейер, в котором ИИ-модели отвечают за классификацию данных, а графические процессоры NVIDIA ускоряют практически каждый этап процесса, включая сокращение данных, генерацию каталогов, обнаружение аномалий и симуляции. Часть вычислений выполняется на кластере Lux в UCSC, финансируемом грантом Национального научного фонда США, а более крупные и ресурсоемкие задачи передаются на государственные суперкомпьютеры.

Масштаб данных, собираемых JWST, является беспрецедентным. Телескоп, который считается самой мощной обсерваторией из когда-либо запущенных, наблюдает в инфракрасном диапазоне, улавливая свет, путешествовавший более 13 миллиардов лет. Каждое изображение глубокого поля содержит сотни тысяч галактик, некоторые из которых имеют возраст около 13 миллиардов лет. Такие наборы данных слишком велики и сложны для анализа человеком, что потребовало бы годы кропотливой работы; теперь же благодаря вычислительной мощности ИИ и GPU те же задачи могут быть выполнены за считанные дни. Именно благодаря этому был достигнут ряд значительных открытий. В частности, команда обнаружила вращающиеся дисковые галактики, похожие на Млечный Путь, которые появились значительно раньше, чем предполагалось. Согласно прежним моделям, ранняя Вселенная считалась слишком хаотичной, доминируемой слияниями и разрушениями, что исключало существование таких стабильных структур. Это открытие, многократно подтвержденное, ставит под сомнение устоявшиеся представления о космической эволюции.

В арсенале исследователей ключевыми инструментами являются передовые ИИ-системы. Одна из них — Morpheus, разработанная Райаном Хаузеном, которая использует методы семантической сегментации для анализа каждого пикселя изображения, точно различая сфероидальные выпуклости от окружающего диска галактики. Другой важный инструмент, GalaxyFriends, созданный студенткой Анави Уппал, организует почти 90 000 галактик по схожим признакам, позволяя выявлять редкие случаи и обнаруживать закономерности, на поиск которых вручную ушли бы годы. Дион Харрис, старший директор NVIDIA по высокопроизводительным вычислениям и решениям для гипермасштабной инфраструктуры ИИ, подчеркивает, что искусственный интеллект не только ускоряет понимание Вселенной учеными, но и делает передовые исследования более доступными для широкой публики. Разработка моделей часто происходит на локальных системах, таких как бесшумная NVIDIA DGX Station, расположенная непосредственно в офисе Робертсона, прежде чем они будут отправлены на масштабирование для масштабных вычислений.

Применение ИИ и GPU принципиально преобразует сырые астрономические наблюдения в структурированные наборы данных, которые затем могут быть эффективно использованы астрофизиками по всему миру. Этот подход является фундаментальным не только для обработки информации, поступающей от JWST, но и для будущих масштабных проектов. В частности, он будет критически важен для наземной обсерватории Веры С. Рубин, которая также будет генерировать беспрецедентные объемы данных, требующие сложного и полностью автоматизированного анализа.