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:
Интеллект искусственный и дополненный: связь бизнеса, образования и науки
Сегодня фраза «приручить искусственный интеллект» уже не звучит как суперспособность будущего. Эти технологии революционно меняют жизнь, от голосовых помощников и систем «умный дом» до создания цифровых двойников и секвенирования генома. О связи науки, бизнеса и образования в развитии искусственного интеллекта рассказала декан факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ – Нижний Новгород Наталья Асеева.
НИУ ВШЭ, Яндекс и ИТМО запустили аспирантуру в области ИИ и гранты для молодых ученых
НИУ ВШЭ в партнерстве с Яндекс создает первую аспирантуру по искусственному интеллекту с уклоном в практику (еще одну такую аспирантуру компания откроет в ИТМО). Цель — предложить лучшие условия и инфраструктуру для развития молодых ученых в стране. Каждый год обучения аспиранты будут получать гранты по 800 тысяч рублей, чтобы создавать новые технологии в области ИИ и быстро внедрять свои разработки на практике, в индустрии.
Вышка — в лидерах рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал новый рейтинг вузов России по качеству подготовки специалистов в области ИИ. Высшая школа экономики как и в прошлом году вошла в группу лидеров А+ вместе с МФТИ и ИТМО. Всего участниками рейтинга стали 207 университетов из 69 регионов страны. В 2024 году на профильные программы в области искусственного интеллекта этих вузов были приняты более 35 тыс. студентов.
В Вышке разрабатывают технологию идентификации текстов, сгенерированных ИИ любого типа
Ученые НИУ ВШЭ работают над созданием приложения, которое позволяет установить, написан текст человеком или сгенерирован искусственным интеллектом. Подход, на который опирается приложение, носит универсальный характер и позволяет «ловить» самых разных ботов, построенных на разной архитектуре. В ближайшее время запланировано тестирование прототипа в широком диапазоне текстов. Предполагается, что платформа будет доступна пользователям в 2025 году.
В питерской Вышке завершилась школа-конференция по ИИ
В НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург прошла международная школа-конференция по искусственному интеллекту — ISSCAI 2024. Ее организовали Школа физико-математических и компьютерных наук совместно с Лабораторией социальной и когнитивной информатики при поддержке VK и других партнеров. В недельном интенсиве приняли участие талантливые студенты, аспиранты и разработчики со всей страны — от Москвы до Екатеринбурга, а также из Казахстана и Египта. Ведущие эксперты из России, ОАЭ и Индии прочли курсы по ключевым трендам в области ИИ: от компьютерного зрения до обработки музыкальных сигналов.
Искусственный интеллект как драйвер развития отечественной экономики
Для развития отечественной экономики и роста производительности труда сегодня необходимо активное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ). Эту задачу можно решить только благодаря тесному сотрудничеству между бизнесом, наукой и образованием. Об этом шла речь на стратегической сессии НИУ ВШЭ по развитию ИИ.
В нижегородской Вышке запустили бакалавриат по искусственному и дополненному интеллекту
Студенты первой сетевой программы высшего образования по искусственному и дополненному интеллекту НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде будут изучать передовые технологии с участием экспертов BigTech-компаний. Меморандум о партнерстве в рамках реализации программы «Технологии искусственного и дополненного интеллекта» подписан между нижегородским кампусом Высшей школы экономики, АНО «НЕЙМАРК», Альфа-Банком и VK.
«Выпускники онлайн-магистратуры ВШЭ и “Яндекса” будут востребованы на горизонте многих лет»
Вышка открывает набор на совместную с “Яндексом” онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом». Студенты будут изучать автоматизацию маркетинга, машинное обучение и ИИ, управление проектами и другие предметы. Академический руководитель онлайн-магистратуры, доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Александр Тараканов, и академический руководитель со стороны “Яндекса”, эксперт в сфере маркетинговых образовательных технологий Дмитрий Еременко, рассказали, какие задачи ИИ помогает решать бизнесу и какие специалисты потребуются рынку в будущем.
НИУ ВШЭ первым из российских университетов разработал и утвердил Декларацию этических принципов использования ИИ
Высшая школа экономики стала первым университетом в России, утвердившим Декларацию этических принципов создания и использования систем искусственного интеллекта. Документ станет важным ориентиром для всех участников образовательного процесса, задавая высокие стандарты и способствуя формированию ответственного подхода к использованию искусственного интеллекта. Декларация была утверждена Ученым советом 26 июня.
В НИУ ВШЭ изучили, как в России готовят высококвалифицированные кадры в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил новую серию регулярных информационно-аналитических материалов на основе специализированных обследований по изучению трендов, направлений и факторов развития и распространения технологий искусственного интеллекта в России и мире. Первый выпуск основан на результатах сплошного обследования 1100 вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году. Его целью стало выявление масштабов и условий обучения технологиям ИИ в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.