ИИ от Google и учёных научился находить космические события по 15 примерам
Исследователи из Оксфордского университета и Google Cloud разработали метод, позволяющий большим языковым моделям точно классифицировать космические события, используя всего 15 примеров для обучения. Результаты опубликованы в журнале Nature Astronomy.
Модель Gemini от Google научилась отличать реальные астрономические явления — такие как взрывы звёзд, вспышки или астероиды — от артефактов изображений с точностью около 93%. Ключевым преимуществом системы стало то, что ИИ не только классифицирует объекты, но и объясняет своё решение на понятном языке.
Один и тот же транзиент показан в трёх обзорах: Pan-STARRS (сверху), MeerLICHT (посередине) и ATLAS (снизу). Красные круги отмечают ожидаемое положение кандидата. Автор: Nature Astronomy (2025)
«Поразительно, что горстка примеров и чёткие текстовые инструкции могут обеспечить такую точность», — заявил соавтор исследования доктор Фиоренцо Стоппа из Оксфордского университета.
Традиционные системы машинного обучения для астрономии работают как «чёрный ящик», не объясняя свои решения. Новая же модель способна самостоятельно оценивать достоверность своих выводов и помечать сомнительные случаи для проверки астрономами. Благодаря этому точность на одном из наборов данных удалось повысить с ~93,4% до ~96,7%.
Gemini анализирует три изображения: новое, референсное и разностное. Для каждого кандидата модель возвращает классификацию, текстовое объяснение и оценку приоритета. Автор: Nature Astronomy (2025)
Технология особенно важна для работы будущих телескопов, таких как обсерватория Веры Рубин, которая будет генерировать около 20 терабайт данных каждые 24 часа. Исследователи видят в этом подходе основу для создания автономных «ассистентов», которые смогут интегрировать данные из разных источников и самостоятельно запрашивать дополнительные наблюдения.
0 комментариев