인공지능 신경망, 사람보다 효율적으로 망원경 제어 성공

노스웨스턴 대학, 시카고 대학, 페르미 국립가속기 연구소의 전문가들이 딥러닝 시스템을 개발하고 테스트했습니다. 이 시스템은 날씨와 달의 위상에 따라 천문 관측 일정을 실시간으로 계산하고 조정합니다. 알고리즘은 하늘을 위한 인공지능 연구소 SkAI의 일환으로, 칠레의 세로 톨로로 범미주 관측소에 있는 빅토르 블랑코 4미터 망원경에 배포되었습니다. 이전에는 운영자들이 대기 투명도와 달빛을 수동으로 고려하여 프레임의 과다 노출을 피해야 했으며, 실수가 발생하면 관측 시간 경쟁 때문에 재관측이 몇 달씩 지연될 수 있었습니다. 개발자들은 전통적인 규칙 대신 강화 학습을 사용하여 다크 에너지 서베이 프로젝트의 데이터로 신경망을 훈련시켰습니다. 모델은 인간의 행동을 분석하고 이를 과거 기상 기록과 비교했습니다. DECam 카메라를 사용한 두 번의 테스트 실행에서 알고리즘은 숙련된 과학자에 필적하는 효율성을 보여주었습니다. 저자들은 코드를 수정하여 시스템이 인간이 인지 편향으로 무시하는 비표준 관측 경로를 찾도록 계획하고 있습니다. 자동화는 천문학자들이 발견을 분석하는 데 시간을 확보해 주고, 베라 루빈 천문대를 포함한 미래 관측소의 자원을 효율적으로 배분하는 데 도움이 될 것입니다.