الذكاء الاصطناعي في المسوح الفلكية: ثورة جديدة في اكتشاف الأحداث الكونية النادرة
في تحول جذري يعيد صياغة مستقبل المسوح الفلكية، أثبتت دراسة حديثة قدرة نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الأوضاع على تحديد الأحداث الكونية النادرة مثل النجوم المتفجرة (المستعرات العظمى) باستخدام كمية ضئيلة من بيانات التدريب، حيث جاء هذا الإنجاز بتعاون بين جامعة أكسفورد وGoogle Cloud، ليتحول بذلك الذكاء الاصطناعي من خوارزميات معقدة وصناديق سوداء إلى شريك علمي شفاف ومسرّع
الذكاء الاصطناعي في المسوح الفلكية: تحدي جوع البيانات وتقديم حلول جديدة
لطالما واجهت نماذج التعلم الآلي في الفلك تحدي جوع البيانات، إذ كانت تعتمد على ملايين الأمثلة المصنفة للتمييز بين الإشارات الكونية الحقيقية والتشوهات البصرية، لكن الدراسة المنشورة في مجلة Nature Astronomy أثبتت أن نماذج اللغات الكبيرة مثل نموذج Gemini من جوجل يمكن تحويلها إلى خبراء فلكيين عبر تدريب لا يتجاوز 15 مثالاً فقط من الصور المشروحة لكل مسح رئيسي مثل ATLAS، MeerLICHT، وPan-STARRS، مما ساعد النظام على تحقيق دقة تصنيف تصل إلى 93% في الكشف عن الأحداث الكونية الحقيقية كالنجوم المتفجرة والثقوب السوداء وتمييزها عن الضوضاء الناتجة عن أجهزة التصوير
الشفافية والثقة في الذكاء الاصطناعي لمستقبل المسوح الفلكية
أبرز ما يميز هذا النموذج هو قدرته على توضيح منطق قراراته بلغة طبيعية مبسطة لكل تصنيف يقوم به، حيث يشرح الذكاء الاصطناعي كيف توصل إلى حكمه بالاعتماد على الفروق بين الصورة الجديدة للموقع والصورة المرجعية القديمة لنفس بقعة السماء، وهذا يسد الثغرة التي كانت تعاني منها نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة التي كانت تعتبر صناديق سوداء تصدر قراراتها بدون أدلة واضحة
تعزيز دقة التصنيف من خلال الشفافية والتعاون بين الإنسان والآلة
استغل الباحثون الشفافية التي يقدمها نموذج الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائه بسرعة عبر تكوين لجنة مكونة من 12 فلكياً خبيراً لتقييم تفسيرات الذكاء الاصطناعي، وعندما تم تحديد الحالات التي كانت التفسيرات فيها أقل ترابطاً، أي التي تدل على انخفاض ثقة النظام، تم إضافة عدد قليل من هذه الأمثلة الصعبة إلى مجموعة التدريب، ومن خلال هذه الحلقة التكرارية بين الإنسان والآلة، ارتفعت دقة النموذج على مجموعة بيانات MeerLICHT من 93.4% إلى 96.7%، مما يؤسس لنموذج جديد يصبح فيه الذكاء الاصطناعي شريكاً علمياً شفافاً لا مجرد أداة تصنيف دون مساءلة
- تقييم تفسيرات الذكاء الاصطناعي من قبل فلكيين محترفين
- إضافة أمثلة صعبة لتعزيز التدريب
- رفع دقة النموذج بفضل التعاون التكراري
| مؤشر الأداء | النسبة المئوية |
|---|---|
| دقة التصنيف الأولية | حوالي 93.4% |
| الدقة بعد التحسين | 96.7% |
تأتي هذه الخطوة في فترة اشتداد التحديات التي يواجهها الفلكيون بسبب الكم الهائل من البيانات التي تولدها مسوح السماء الحديثة، ومن أبرزها تدفق التنبيهات اليومي الذي يحتاج إلى فرز فوري لتحديد الأحداث النادرة والحرجة، خصوصاً مع بدء عمل تلسكوب فيرا روبين الذي يعد بتوفير كمية ضخمة من الملاحظات الفلكية، مما يجعل الاعتماد على الذكاء الاصطناعي الشفاف والمتطور ضرورة ملحة للارتقاء بعلوم الفلك واستكشاف أسرار الكون بدقة وسرعة غير مسبوقة
