NASA je najavila da će lansirati teleskop Nancy Grace Roman u orbitu u rujnu 2026., osam mjeseci prije roka. Očekuje se da će novi svemirski teleskop tijekom svog rada dostaviti 20.000 terabajta podataka astronomima.
To će se dodati na 57 gigabajta očaravajućih slika koje se svakodnevno preuzimaju s James Webb svemirskog teleskopa, koji je započeo s radom 2021. godine, te na početak istraživanja koje će kasnije ove godine provesti Vera C. Rubin opservatorij u planinama Čilea, a koje bi trebalo prikupiti 20 terabajta podataka svake noći.
Za usporedbu, Hubble svemirski teleskop, koji je nekada bio zlatni standard, dostavlja samo 1 do 2 gigabajta očitanja senzora svaki dan. Prošlo je dosta vremena otkako su se ta očitanja analizirala ručno, no kao i svi ostali s hrpom podataka, astronomi se sada okreću GPU-ovima kako bi riješili svoje probleme.
Brant Robertson, astrofizičar s UC Santa Cruz, imao je priliku svjedočiti ovoj promjeni u znanosti dok podržava ili koristi podatke iz ovih misija. Robertson je posljednjih 15 godina radio s Nvidia-om na primjeni GPU-a za rješavanje problema razumijevanja svemira, prvo kroz napredne simulacije testiranja teorija o supernova eksplozijama, a sada razvijajući alate za analizu bujice podataka iz najnovijih opservatorija.
“Došlo je do evolucije [od] gledanja na nekoliko objekata, do provođenja CPU-analiza na velikim skupovima podataka, do GPU-accelerated verzija tih istih analiza,” rekao je Robertson za TechCrunch.
Robertson i tadašnji student Ryan Hausen razvili su model dubokog učenja nazvan Morpheus koji može analizirati velike skupove podataka i identificirati galaksije. Njihova rana AI analiza Webbovih podataka identificirala je iznenađujući broj specifične vrste diska galaksija i dodala novu dimenziju teorijama o razvoju našeg svemira.
Sada se Morpheus prilagođava vremenima: Robertson mijenja njegovu arhitekturu s konvolucijskih neuronskih mreža na transformere koji su omogućili uspon velikih jezičnih modela. To će rezultirati time da će model moći analizirati nekoliko puta veću površinu nego što može trenutno, ubrzavajući svoj rad.
Robertson također radi na generativnim AI modelima treniranim na podacima svemirskih teleskopa kako bi poboljšao kvalitetu opažanja prikupljenih od zemaljskih teleskopa, koja su iskrivljena zbog atmosfere Zemlje. Unatoč napretku u raketnoj tehnologiji, još uvijek je teško staviti 8-metarsko ogledalo u orbitu, pa je korištenje softvera za poboljšanje Rubinovih opažanja najbolja opcija.
No, još uvijek osjeća pritisak globalne potražnje za pristupom GPU-ima. Robertson je koristio Nacionalnu zakladu za znanost za izgradnju GPU klastera na UC Santa Cruz, no postaje zastario dok sve više istraživača želi primijeniti tehnike koje zahtijevaju snažno računalo. Administracija Trumpa predložila je smanjenje proračuna NSF-a za 50% u svom trenutnom zahtjevu za proračun.
“Ljudi žele provoditi ove AI, ML analize, a GPU-ovi su stvarno način na koji to možete učiniti,” rekao je Robertson. “Morate biti poduzetnički… osobito kada radite na rubu tehnologije. Sveučilišta su vrlo sklon riziku jer imaju ograničene resurse, pa morate izaći i pokazati im da, ‘gledajte, ovo je put kojim idemo kao područje.’”
