Группа из Northwestern University, University of Chicago и Fermilab проверила систему ИИ, которая сама выбирает, куда направить телескоп во время наблюдений. Речь не о лабораторной демонстрации: алгоритм уже работал на 4-метровом телескопе Victor M. Blanco в обсерватории Cerro Tololo в Чили.
Система планировала наблюдения для камеры Dark Energy Camera, или DECam. Это 570-мегапиксельный инструмент, установленный на телескопе Blanco. Программа не только строила расписание, но и меняла его по ходу ночи, когда менялись атмосферные условия, яркость Луны и другие ограничения.
Разработчики из NSF-Simons Foundation AI Institute for the Sky обучили модель на архиве наблюдений Dark Energy Survey. Алгоритму показывали, куда телескоп был направлен в один момент, и просили предсказать следующий выбор наблюдателей. После множества сравнений с решениями людей модель научилась строить расписание без ручного набора правил о Луне, погоде и качестве изображения.
По словам Алекса Дрлика-Вагнера из University of Chicago и Fermilab, нынешний результат сопоставим с работой человека. Для первого развертывания это и было целью. Следующий этап сложнее: научить систему не просто копировать операторов, а искать такие стратегии наблюдений, которые люди могли бы не рассмотреть.
Весной и летом система прошла два успешных наблюдательных запуска на Blanco. Практический смысл понятен: время на крупных телескопах расписано на месяцы вперед, и неудачный выбор поля может испортить редкие часы наблюдений. Автоматический планировщик может быстрее учитывать меняющиеся условия и получать более резкие и полезные данные.
Авторы связывают такую технологию с будущими крупными обзорами неба, включая обсерваторию Vera C. Rubin. Когда новые телескопы начнут выдавать еще больше данных, вспомогательные и последующие наблюдения придется планировать быстрее. Самоуправляемые элементы в обсерваториях могут стать обычной частью астрономической инфраструктуры.
