NASA prosi internautów o tropienie błędów w danych z teleskopów
NASA uruchomiła projekt Artifact InSPECtor, w którym użytkownicy smartfonów, tabletów i komputerów oznaczają zakłócenia w rzeczywistych danych teleskopu Euclid. Ich zbiorowe klasyfikacje mają pomóc doskonalić narzędzie AI odróżniające sygnały instrumentów od informacji astronomicznych.
Nie każdy jasny ślad pochodzi z kosmosu
W astronomii artefaktem nazywa się sygnał, który nie pochodzi od gwiazdy, galaktyki ani innego rzeczywistego obiektu na niebie. Może go wywołać odblask wewnątrz teleskopu, promień kosmiczny uderzający w detektor albo cecha kamery i elektroniki.
Taki ślad może pojawić się w danych obok informacji, których astronomowie faktycznie szukają. Sedno projektu nie polega więc na ocenianiu, czy kosmos „pokazuje coś niezwykłego”, lecz na rozpoznaniu, co do obrazu lub pomiaru dodał sam instrument i jego otoczenie.
To problem także wtedy, gdy dane nie przypominają zwykłego zdjęcia. Artifact InSPECtor obejmuje obrazy oraz widma z Euclida. Widmo powstaje, gdy spektrograf rozszczepia światło galaktyki; jego analiza może dostarczać informacji między innymi o odległości obiektu i jego gwiazdach. Zakłócenie w takim zapisie nie jest więc ciekawostką wizualną, lecz elementem, który trzeba poprawnie oznaczyć przed dalszą analizą.
Wolontariusze oznaczają sygnał, AI ma uczyć się na wspólnym wzorcu
Uczestnicy Artifact InSPECtor oglądają autentyczne dane z Euclida i uczą się rozpoznawać ślady zakłóceń. NASA opisuje ich udział jako pomoc w poprawianiu wskazówek używanych przez narzędzie AI, a nie jako samodzielne potwierdzanie odkryć astronomicznych przez internautów.
Znaczenie ma tu powtarzalność ocen. Zamiast opierać dalszą pracę na pojedynczej odpowiedzi, projekt zbiera klasyfikacje wielu osób. Jak podaje platforma Zooniverse, do ulepszania modelu mają trafiać właśnie ich zagregowane wyniki, a nie dane pojedynczych uczestników.
Celem są lepsze mapy segmentacji dla teleskopu Roman. W tym kontekście chodzi o wskazania, które fragmenty obrazu lub widma model powinien traktować jako artefakty. Ludzkie oznaczenia mają więc pomóc systemowi odróżnić ślady pracy detektora, elektroniki czy odblasków od danych, które wymagają astronomicznej interpretacji.
To wciąż etap doskonalenia narzędzia, nie werdykt o konkretnym obiekcie widocznym w teleskopie. Projekt ma usprawnić rozdzielanie dwóch rodzajów sygnałów: tych związanych z działaniem aparatury i tych, które mogą nieść informację o obiektach astronomicznych.
Roman dołączy do projektu na początku 2027 roku
Obecnie projekt korzysta z danych Euclida. NASA zapowiada, że od początku 2027 roku Artifact InSPECtor ma objąć również dane z Nancy Grace Roman Space Telescope.
To ważna kolejność: klasyfikacje z obecnego etapu mają posłużyć do ulepszania modelu przeznaczonego do pracy z danymi Romana. Nie oznacza to jednak, że projekt już przetwarza obserwacje z tego teleskopu ani że wiadomo, jak duża będzie poprawa działania AI.
Nie ma jeszcze danych pokazujących skuteczność ulepszonego modelu. Potwierdzony jest za to mechanizm planowany przez NASA i Zooniverse: wolontariusze oznaczają artefakty w danych Euclida, zbiorowe klasyfikacje mają zasilać doskonalenie narzędzia, a jego zastosowanie ma zostać rozszerzone na dane Romana od początku 2027 roku.
Artifact InSPECtor nie zamienia internautów w zdalnych odkrywców galaktyk. Daje im za to udział we wcześniejszym, technicznym etapie pracy z danymi: oznaczaniu tego, co w obserwacji wygląda jak informacja z kosmosu, ale może być jedynie podpisem zostawionym przez instrument.
Źródła
