Искусственный интеллект всё активнее помогает учёным изучать Вселенную.
Нейросети анализируют огромные объёмы данных, находят скрытые закономерности и ускоряют сложные расчёты. Новое исследование в Journal of Cosmology and Astroparticle Physics показало, что метод трансферного обучения позволяет нейросетям быстрее осваивать сложные космологические модели и находить признаки неизвестных физических явлений — например, связанных с тёмной материей, тёмной энергией или нейтрино. В некоторых случаях такой подход более чем в десять раз сокращает количество дорогих компьютерных симуляций. Однако у метода есть и ограничение: если неизвестный эффект похож на уже знакомую закономерность, нейросеть может его не заметить. Этот эффект называют «негативным переносом» — он похож на ситуацию, когда человек пытается объяснить необычное явление только через уже известный опыт, сообщают "Известия".
При этом учёные подчёркивают: ИИ — это не замена, а инструмент. Как объяснил член-корреспондент РАН Григорий Рубцов, человек определяет смысл и содержание работы машины. Алгоритмы берут на себя рутинные задачи, позволяя исследователям сосредоточиться на сложных вопросах. Но главные открытия по-прежнему зависят от идей, интуиции и иногда удачи. Технологии машинного обучения уже используются в медицине, промышленности и других областях. В будущем их роль будет расти, но полностью заменить учёного ИИ не сможет — как не может рубанок заменить столяра.
Напомним, ранее мы писали, что NASA планирует отправить роботизированные вертолёты на Марс для поиска мест высадки человека. Аппарат с ядерной установкой доставит на планету вертолёты класса Ingenuity в 2028 году.
