Skupina raziskovalcev pod vodstvom Uroša Živanovića, v kateri sodeluje tudi podoktorska raziskovalka Gabriella Contardo iz Univerze v Novi Gorici, je razvila inovativno metodo umetne inteligence za analizo kompleksnih podatkov, značilnih za astronomijo. Svoje odkritje bodo predstavili na vodilni konferenci o umetni inteligenci, ki bo potekala med 2. in 7. decembrom v San Diegu v ZDA, kjer pričakujejo več kot 10.000 strokovnjakov s področja strojnega učenja. Ta metoda obeta nove možnosti za analizo podatkov, ki jih zbira Observatorij Vera Rubin, pri čemer je Univerza v Novi Gorici pomembna mednarodna partnerica.
Astronomski observatoriji, kot je Observatorij Vera Rubin v Čilu, vsako noč opazujejo nebesne objekte, vendar ne vedno istega dela neba ali v enakih časovnih presledkih. Vremenske razmere lahko otežijo opazovanja, kar pogosto povzroči vrzeli v podatkih. Astronomi iz teh opazovanj izluščijo svetlobne krivulje, ki kažejo, kako se svetlost nebesnega telesa spreminja skozi čas. Te svetlobne krivulje so ključne za razumevanje pojavov, kot so eksplozije zvezd ali blišč zvezd.
Omejitve tradicionalnih metod
Tradicionalne metode umetne inteligence, kot so transformerji, so bile razvite za jezikovne naloge in uporabljajo mehanizme pozornosti za prepoznavanje pomembnih delov podatkov. Vendar te metode predpostavljajo redno pojavljanje podatkov, kar je pri astronomskih svetlobnih krivuljah pogosto težavno. Do zdaj so raziskovalci poskušali te težave reševati z različnimi prilagoditvami arhitektur umetne inteligence.
Nova metoda RoMAE
Raziskovalna skupina pod vodstvom Uroša Živanovića je razvila metodo, ki združuje dve obstoječi tehniki: Rotary Position Embeddings, ki omogoča fleksibilno kodiranje časovnih podatkov, in Masked Autoencoder, ki se uči rekonstruirati vrzeli v podatkih. Ta nova metoda, poimenovana Rotary Masked Autoencoder (RoMAE), ustvarja model, ki je odporen na nepravilnosti v podatkih.
Vsestranskost metode RoMAE
Raziskovalci so pokazali, da je metoda RoMAE izjemno učinkovita pri analizi različnih vrst podatkov, vključno s časovnimi, zvočnimi in slikovnimi podatki. Predvsem se je izkazala kot uspešna pri analizi podatkov, ki jih bo Observatorij Vera Rubin začel zbirati v začetku leta 2026. Ta observatorij bo zbiral podatke o milijonih spremenljivih astronomskih objektov, kar je preveč za ročno analizo, kar pomeni, da so metode, kot je RoMAE, ključnega pomena.
»Nova metoda odpira zares vznemirljive možnosti za prihodnje astronomske raziskave,« pravi Gabriella Contardo.
Raziskovalna skupina Centra za astrofiziko in kozmologijo Univerze v Novi Gorici raziskuje možnosti uporabe metode RoMAE za klasificiranje različnih vrst astronomskih pojavov ter odkrivanje doslej neznanih pojavov, ki se skrivajo v podatkih Observatorija Vera Rubin.
Vloga Univerze v Novi Gorici
Gabriella Contardo, soavtorica metode RoMAE, je podoktorska raziskovalka na evropskem projektu Machine Learning for Science and Humanities, ki ga koordinira Univerza v Novi Gorici. V projektu sodeluje pet vodilnih raziskovalnih ustanov v Sloveniji, na katerih 50 podoktorskih raziskovalcev uporablja metode umetne inteligence na različnih področjih, kot so precizna medicina, podnebne raziskave, komunikacijske vede, fizika osnovnih delcev, kozmologija in astrofizika.
- Uroš Živanović (Univerza v Trstu, Italija)
- Serafina Di Gioia (Mednarodni center za teoretično fiziko, Italija)
- Andre Scaffidi (SISSA, Italija)
- Martín de los Rios (SISSA, Italija)
- Roberto Trotta (Imperial College London, Združeno kraljestvo)
Univerza v Novi Gorici s svojim prispevkom k projektu dokazuje svojo pomembno vlogo v mednarodnih raziskovalnih pobudah, ki uporabljajo umetno inteligenco za raziskovanje vesolja.
Spletno uredništvo Goriške novice
