Первый телескоп с искусственным интеллектом начал свою работу

Космический телескоп «Кеплер» официально завершил свою работу

У космического телескопа «Кеплер», обнаружившего 70 процентов от 3800 подтвержденных экзопланет, закончилось топливо. Об этом поздним вечером 30 октября официально заявило аэрокосмическое агентство NASA.

Телескоп больше не в состоянии менять свое положение для смены изучаемых целей, а также передавать собранные данные на Землю.

Спустя почти десятилетие работы жизнь легендарного космического искателя подошла к своему завершению.

Обратите внимание

Анонс, следует признать, не был неожиданностью. Аэрокосмическое агентство NASA еще несколько месяцев назад сообщило нерадостную новость о том, что у телескопа заканчивается топливо.

Из-за этого аппарат даже несколько раз переводили в режим гибернации, чтобы продлить время его работы настолько, насколько это возможно.

На самом деле, топливные баки телескопа полностью опустели еще две недели назад, однако сотрудники NASA не были уверены в этом до последнего момента, поэтому заявление о завершении работы «Кеплера» состоялось только сейчас.

С момента своего запуска в 2009 году телескоп обнаружил тысячи чужих миров. Некоторые из них могут быть обитаемыми

Для поиска новых экзопланет «Кеплер» использовал транзитный метод. Аппарат наблюдал за изменением яркости звезд. В случае если в той или иной звездной системе имеются планеты, то проходя мимо звезды они будут снижать ее общий уровень яркости, закрывая часть звездного света при транзите.

Это изменение яркости оказалась настолько незначительным, что изначально официальные лица NASA были скептически настроены в отношении эффективности проведения таких расчетов.

Главный научный сотрудник проекта «Кеплер» Билл Боруки (ушел на пенсию в 2015 году) четыре раза получал отказ в реализации миссии в 90-х годах, но в 2000-м ему улыбнулась удача.

Вместе со своей командой ученый продемонстрировал невероятную точность будущего инструмента в тестовой лаборатории на Земле.

Важно

Тем не менее для строительства аппарата потребовался еще почти один десяток лет. Миссия аппарата стоимостью 600 миллионов долларов, началась лишь в марте 2009 года.

Изначально телескоп наблюдал лишь за небольшим участком космоса, одновременно изучая около 150 000 звезд.

Однако эта работа оказалась очень продуктивной, поскольку благодаря «Кеплеру» ученые подтвердили существование 2327 экзопланет.

В мае 2013 года у «Кеплера» вышел из строя механизм, позволявший аппарату ориентироваться в пространстве. Телескоп не мог находиться в одном и том же положении, что делало невозможным наблюдение за транзитом планет у далеких звезд. Казалось бы, вот он конец.

Отправить команду инженеров в рамках пилотируемой миссии, чтобы те починили телескоп было невозможно, поскольку аппарат вращался вокруг Солнца, а не Земли – нас разделяли миллионы километров. И все же ученые из NASA придумали, как стабилизировать положение телескопа. Сделать это предложили за счет давления солнечного света.

Идея сработала и в 2014 году началась новая «жизнь» «Кеплера» и его миссии K2.

В ходе новой миссии «Кеплер» провел наблюдение за множеством различных космических объектов и феноменов, начиная с комет и астероидов в нашей Солнечной системе и заканчивая взрывами сверхновых в далеких галактиках.

Работа телескопа показала, что число планет внутри Млечного Пути существенно превосходит количество имеющихся звезд в нашей галактике. Исходя из этого ученые сделали вывод о том, что земплеподобные планеты встречаются в нашей галактике гораздо чаще, чем считалось.

Научные данные лишь подтвердили это предположение и указали на то, что у примерно 20 процентов солнецеподобных звезд как минимум одна или несколько планет находятся в так называемой обитаемой зоне – пространстве космоса, где температурные показатели на поверхности планет подходят для наличия жидкой воды.

Совет

К концу своей жизни «Кеплер» провел наблюдение более чем за 500 000 звезд, снабдив учеными новыми данными о том, какое строение имеют эти объекты.

Несмотря на то, что работа «Кеплера» официально завершена, огромный набор собранных им данных будет потребует от ученых не один год аналитических исследований. Около 2900 кандидатов в экзопланеты обнаруженных аппаратом по-прежнему ждут своего подтверждения. При этом команда «Кеплера» не сомневается, что большинство из этих кандидатов действительно окажутся экзопланетами.

Напомним, что приемником «Кеплера» стал запущенный в апреле этого года космический телескоп TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite). Он займется поиском новых миров, вращающихся вокруг ближайших к нашему Солнцу звезд (опять же, используя транзитный метод, как и его предшественник).

Некоторые наиболее интересные открытия TESS станут целями для другого телескопа нового поколения – «Джемса Уэбба».

Многострадальный аппарат стоимостью 8,9 миллиарда долларов (стоимость разработки на текущий момент) все никак не запустят, но согласно последним данным, обещают это сделать в 2021 году. Возможности «Уэбба» будут на голову превосходить возможности «Кеплера» и TESS вместе взятых.

Аппарат сможет не только проводить поиск экзопланет, но еще и заниматься исследованием их атмосфер, «вынюхивая» метан, кислород и другие газы, которые могут указывать на наличие жизни на этих мирах.

Обсудить новость можно в нашем Telegram-чате.

Источник: https://Hi-News.ru/technology/kosmicheskij-teleskop-kepler-oficialno-zavershil-svoyu-rabotu.html

Социализация искусственного интеллекта

В фильме «Железный человек», есть сцена, где Роберт Дауни Младший изо всех сил пытается дотянуться до устройства, которое помогает работе его сердца. Однако у него ничего не выходит. К счастью для него, его верный робот находится рядом – он предвидит то, что хочет его хозяин и вовремя вручает Роберту устройство.

На самом деле, вначале мы должны создать искусственный интеллект, который мог бы настолько интуитивно отвечать на наши потребности. Поиски решения разделили учёных на две группы с почти противоположными мнениями.

Одна группа, из политехнического института Rensselaer (RPI), Троя, Нью-Йорк, создала Эдди, искусственный интеллект, который проживает в виртуальном мире Second Life и использует суперкомпьютер для анализа библиотеки правил человеческого мышления.

Обратите внимание

Другая группа –  группа разработки познавательных машин в лаборатории средств информации массачусетского технологического института (MIT), построила Леонардо, пушистого, гремлиноподобного робота, который запоминает всё то, что делает ребенок, взаимодействуя с взрослыми в реальном мире.

В течение прошлых двух лет и Эдди и Леонардо продемонстрировали основы социальных способностей, которые являются первым шагом к искусственному интеллекту понимающему, что именно хотят от него люди.

“Мы до сих пор находимся на пути к главному поворотному моменту в строительстве искусственного интеллекта – разработке логики, которая сможет рассуждать как человек о мнении и вере другого человека», – рассказывает Селмир Брингсджорд, эксперт по искусственному интеллекту, возглавляющий отдел когнитивистики в RPI.

Для того чтобы искусственный интеллект мог полностью взаимодействовать и сотрудничать с людьми, он должен понять концепцию мышления, отличную от его собственной модели. Именно с этой целью Брингсджорд со своей командой и создали Эдди.

Как мы уже писали, в марте этого года Эдди продемонстрировал значительный прогресс

Команда Брингсджорда помогает Эдди понять других людей, переводя человеческие умственные состояния, в правила основанные на логике и теоремах – «Если Боб в определённое время будет казаться счастливым, и ничто не меняет это состояние, то он будет счастлив спустя некоторое время». Учёные называют такой метод принципом нисходящего анализа. Такой тип искусственного интеллекта может рассудить о человеческом умственном состоянии, только если команда Брингсджорда включила эти состоянии в его базу знаний.

В группе по разработке познавательных машин из Масачусетсе, руководимой Синтией Бризил создан социальный искусственный интеллект с помощью противоположного подхода – обучение робота с помощью восходящего анализа, когда простые имитации поведения приводят к социальному взаимодействию.

На демонстрации в 2007 году, Леонардо, который не может ходить, но имеет 32 степени свободы на своём выразительном лице, наблюдал как Мэтт Берлин, исследователь из MIT, изо всех сил пытался открыть коробку, в которой, по мнению Мэтта находятся чипсы (на самом деле она была полна печенья).

Робот ответил на эту ситуацию, нажатием на рычаг, который открыл коробку, в которой содержатся чипсы.

Важно

В отличие от Эдди, Леонардо не имеет никаких предопределенных знаний о человеческих мыслях.

Робот начал свою жизнь с ряда основных изучающих алгоритмов и встроенных социальных навыков, и постепенно, через изучение имитаций, отмечал связь между определенными выражениями человеческого лица или жестами с элементарными намерениями и целями.

По сравнению с Эдди, для выполнения тех же самых задач Леонардо требует относительно простого программирования и невысокой вычислительной мощности.

Группа RPI имеет честолюбивые планы – они хотят попытаться создать кибернетический Святой Грааль: пройти тест Тьюринга Сейчас, Брингсджорд полагает, что его команда создала искусственный интеллект, который сможет определить то, во что верит один человек, по вере другого человека.

Команда Брингсджорда планирует объединить программу искусственного интеллекта Эдди с биографией обычного аспиранта и мощью суперкомпьютера IBM Blue Gene, чтобы проводить беседы с человеком.

Если человеческий судья не сможет найти различие в сетевой беседе между другим человеком и искусственным интеллектом, то система пройдёт этот тест.

Как бы то ни было, даже такой подвиг будет только частичной победой. Беседа не отклонится от определенной канвы, рассуждение “будет использовать слишком мощный компьютер”, достаточный, чтобы даже бросить вызов самому быстрому суперкомпьютеру в мире, говорит Брингсджорд.

По материалам журнала IEEE Spectrum.

Источник: https://infuture.ru/article/834

Специалист по искусственному интеллекту Алексей Потапов о компьютерном зрении, степени свободы робота и пантеизме

Где учился математико-механический факультет СПбГУ, аспирантура ГОИ имени Вавилова, докторантура СПБГУ ИТМО.

Что изучает Компьютерное зрение, машинное обучение и искусственный интеллект (в частности сильный или универсальный искусственный интеллект).

Особые приметы Увлечения — игра го, единоборства, научная фантастика, иностранные языки.

Изучение проблем мышления, его происхождения и возможности искусственного воспроизведения сказывается и на мировоззрении. Хотя я был воспитан как атеист, но изучение этих проблем сместило мое мировоззрение от чистого атеизма в сторону пантеизма — концепции того, что природа, или Вселенная, и есть бог.

Совет

Но бог представляется не как личность, а говоря упрощенно как некая глобальная сила, которая управляет мирозданием, его развитием. Наверное, такой взгляд достаточно распространен среди ученых, и он немногим отличается от обычного атеизма.

Однако рассмотрение вопросов эволюции показывает, что возникновение мышления не чисто случайно и не предопределено каким-то высшим разумом, но при этом закономерно. И вот наличие этой закономерности заставляет рассматривать мышление как обязательный элемент физической картины мира.

Если мышление в каком-то виде присутствует как базовый элемент физической картины мира, то это уже не укладывается в рамки примитивного атеизма, где «бог» полностью заменяется простыми физическими законами. Однако к религии все это имеет весьма косвенное отношение.

Связь между исследованиями естественного и искусственного интеллекта довольно интересна.

С одной стороны, естественный интеллект — единственный имеющийся «прототип» для разработчиков искусственного интеллекта, и интуитивно может показаться, что изучение этого прототипа должно предшествовать и служить основой для создания его искусственного аналога.

Но, с другой стороны, математические методы нередко опережают результаты исследования мозга и служат основой для их интерпретации. Особенно показательны в этом плане теория алгоритмов и теория информации.

Ведь до разработки этих математических теорий работа мозга в принципе не описывалась в терминах алгоритмов и информации. В лучшем случае, делались попытки поиска законов работы мозга сродни физическим. Сейчас же просто невозможно представить, как можно описывать естественный интеллект, если не через алгоритмы, информацию или некоторые другие математические понятия.

Это не означает, что именно названные понятия лучше всего подходят для такого описания. К примеру, есть попытки описания работы мозга в терминах теории динамических систем. Но это тоже математическая теория, которая разрабатывалась не нейрофизиологами или психологами.

Обратите внимание

Иными словами, пока не хватает математического языка для правильной интерпретации работы мышления, сами по себе исследования естественного интеллекта не позволят нам до конца понять принципы его работы, хотя и могут послужить основой для ценных идей.

Наиболее глубокие работы в области искусственного интеллекта как раз и формируют подходящий язык. Они отталкиваются далеко не только от данных о работе мозга, но и от математического анализа тех задач, которые должен решать интеллекта.

Почему же математика оказывается обязательной основой для изучения мышления? Ответ прост: математика — это язык науки, выработанный для повышения ее эффективности, а сама наука — один из наиболее впечатляющих продуктов мыслительной деятельности людей.

Нередко возникает вопрос, не безопасно ли создавать искусственный интеллект? Однако художественные фильмы о порабощающих человечество машинах с искусственным интеллектом крайне далеки от реальности. Если у нас период удвоения генома составлял сотни миллионов лет, то период удвоения емкости компьютерной памяти или частоты процессоров составляет единицы лет.

И следующий метасистемный переход с возникновением сверхразума произойдет достаточно быстро. Такой сверхразум очень скоро станет гораздо выше человеческого, просто несоизмеримым с ним. И смысла воевать, порабощать людей у него не будет. Соперничество, о котором обычно говорится в художественной литературе или фильмах, может возникать, только когда стороны более или менее равны.

А такого, скорее всего, не будет.

Читайте также:  К 2030 году юристов заменят роботы

Но зачем создавать искусственный интеллект? Существует концепция технологической сингулярности, которая показывает, что происходит непрерывный рост сложности кибернетических систем.

То есть сначала были замкнутые кибернетические системы (скажем, отдельные атомы, молекулы), потом возникли репликаторы ДНК, которые накапливают в себе больше информации, затем появилась нервная система, язык, письменность, книгопечатание, компьютеры, интернет.

Емкость таких кибернетических систем все время возрастает, и темпы роста тоже возрастают. Если построить эту кривую и продолжить ее, оказывается, что она уходит в бесконечность за конечное время.

Важно

Будет ли выполняться эта тенденция в дальнейшем или нет — это весьма дискуссионный вопрос, но то, что нет никаких причин считать человека венцом эволюции — факт.

Есть разные так называемые сингулярные технологии, подразумевающие возможность возникновения сущности, которая будет находиться на новом уровне по сравнению с человеческим интеллектом. Такой процесс, судя по всему, неизбежен.

Поэтому заниматься ИИ надо не для того, чтобы просто его создать, а для того, чтобы направить процесс создания в нужное русло.

Сейчас все большее количество исследователей, которые занимаются сильным (или, точнее, универсальным, способным решать самые разные задачи) искусственным интеллектом, озабочены тем, чтобы он в итоге оказался дружественным.

Скоро даже будет первая международная конференция по проблемам безопасного искусственного интеллекта. Кстати, только недавно к созданию сильного искусственного интеллекта начали возвращаться настоящие ученые, и тема стала закрепляться как официальная. Еще недавно среди людей, которые занимались созданием мыслящей машины, были, в основном, фрики от науки, некомпетентные ученые.

Тем не менее до сих пор по большей части те специалисты, которые занимаются искусственным интеллектом, сторонятся таких задач, предпочитают заниматься частными вопросами искусственного интеллекта, то есть, тем, что называется слабым или узкоспециализированным ИИ, который ко всему этому имеет весьма отдаленное отношение.

Например, шахматная программа, которая обыгрывает чемпиона мира, — это именно специализированный интеллект, она не обладает никаким самосознанием и у нее, естественно, не возникнет амбиций по захвату миру. Создание беспилотного автомобиля –тоже узкоспециализированная задача, как и создание бытового робота.

Это могут быть и фундаментальные, но частные задачи, например, как лучше классифицировать некие образы по каким-то признакам.

Совет

Я тоже много лет занимаюсь такими вопросами. К примеру, участвовал в разработке системы зрения робота-пылесоса — одного из тех, которые сейчас существуют на международном рынке. Это было достаточно сложно, но, с другой стороны, мы здесь не являлись первопроходцами, поэтому мы знали, что решение может быть достигнуто.

Наша задача заключалась в том, чтобы оно оказалось патентно чистым и было не хуже, чем у конкурентов. Мы занимались этим два года и создали новые методы компьютерного зрения, использованные в бытовом роботе.

Еще недавно подобные идеи представлялись фантастикой, но нельзя сказать, что это хоть немного приблизило создание искусственного интеллекта.

У компьютерных наук (информатики и искусственного интеллекта) и фундаментальной науки, той же астрономии, несколько разный исследовательский дух.

В компьютерных науках очень много статей, выступлений на конференциях, которые в общем-то особо не несут новой информации — просто люди чуть-чуть по своему решили проблему, которую когда-то где-то уже решили.

Если кто-то разработал систему распознавания ряда объектов одним способом, а какая-то корпорация не хочет покупать патент, потому что это слишком дорого, она придумывает свой способ, который может быть не сильно лучше или вообще не лучше существующего, но он другой и не попадает под этот патент.

Есть огромное количество работ, которые никому не интересны именно по этой причине. И лишь немногие работы действительно значимы. Но нередко ученые и разработчики не полностью описывают в статьях свои достижения, потому что это ноу-хау. В других науках есть более консолидированное совместное действие ученых, которые вместе толкают вперед развитие в данной научной отрасли.

Технологический прогресс в компьютерном зрении сейчас, в основном, связан не столько с развитием научных методов, сколько с совершенствованием аппаратной базы. Конечно, математические методы тоже совершенствуются, но в целом уникальных, прорывных идей не было с 70-80-х годов, и это меня не очень устраивает.

Обратите внимание

Люди концентрируются на технологиях, которые раньше нельзя было воплотить из-за недостаточного качества дешевой оптики или быстродействия процессоров. Но нужно понимать: проблему того, чтобы научить машину видеть нельзя в полной мере решить без того, чтобы научить машину мыслить.

Мы уже не можем сделать по-настоящему интересные вещи, связанные с распознаванием произвольных объектов, интерпретацией сцен, без рассмотрения проблемы в комплексе с другими технологиями искусственного интеллекта. До сих пор системы компьютерного зрения практически не делают обучаемыми.

И людям приходится зачастую вручную, с нуля создавать под каждую специализированную задачу новую систему, хотя, казалось бы, хорошее решение должно заключаться в том, чтобы компьютер сам научился разбираться с той или иной задачей. Такая ситуация показывает, что в фундаментальном научном плане в данной области далеко не все в порядке.

Именно поэтому я не ограничиваюсь созданием конкретных технических систем или решением частных задач компьютерного зрения и машинного обучения, а пытаюсь также заниматься и проблемами универсального искусственного интеллекта, для чего с единомышленниками даже организовал отдельный проект, названный Aideus.

Хотя атмосфера научного поиска здесь не столь чиста, но есть и свои плюсы, один из которых — в гарантированной возможности зарабатывать деньги благодаря решению прикладных задач, что в настоящее время является немаловажным фактором для закрепления молодежи в науке.

В астрономии, например, приемлемую зарплату можно получить разве что благодаря научным грантам. При этом участие в конкурсах и грантах отнимает много сил, увеличивает количество бюрократической работы, что в свою очередь снижает эффективность научной.

А в нашей сфере, кстати, можно не только выполнять коммерческие заказы, но и заниматься разработкой собственной продукции. У меня есть знакомые, которые организовывали свои стартапы, пытались выпускать собственную продукцию.

И в то же время, если хочешь заниматься наукой, ты можешь это делать.

Мне очень нравится, что проблемы искусственного интеллекта, компьютерного зрения, машинного обучения позволяют работать более «автономно». Опять же, в астрономии для проверки своих идей требуется очень сложное оборудование.

Важно

Приходится ждать по полгода, чтобы тебе дали время на телескопе, и ты смог выполнить какое-то наблюдение для проверки своей идеи. Это не только в России. Чем более хороший телескоп требуется, тем больше на него очередь и сложнее вообще получить на нем время. Соответственно темпы выдвижения и проверки гипотез в таких науках ниже.

Отчасти поэтому я перестал заниматься астрономией и перешел ту область, где в большей степени все зависит от самого человека.

Нам, кроме собственного мозга и обычного компьютера, толком ничего больше не надо. Только изредка возникают задачи (при желании их можно избегать), когда требуется специфическая техника. Например, может быть нужен робот с большим числом степеней свободы, и его бывает трудно достать, поскольку он продается только вузам или стоит очень дорого.

Степень свободы — это ось, вокруг которой может производиться движение. Если у робота одна степень свободы, он, грубо говоря, сможет двигать руку только вверх и вниз. Две степени свободы — вверх, вниз, вправо, влево. Три — добавляется, к примеру, вращение руки вокруг своей оси.

Или бывает нужна стереокамера, если мы хотим решать задачу стереозрения (которое есть у человека) для компьютера, или всенаправленная камера, которая смотрит сразу на 360 градусов.

Но на самом деле это бывает редко, иногда даже возникают проблемы: по гранту столько-то денег необходимо потратить на зарплату, а столько-то — обязательно на покупку оборудования, и мы с трудом можем придумать, какое же оборудование нам закупить.

Именно благодаря этому над своими диссертациями я мог работать дома по вечерам, что и делал с удовольствием. Свою первую монографию «Распознавание образов и машинное восприятие» я писал параллельно с учебой в аспирантуре, и туда вошло то, что не вместилось в кандидатскую.

Этот материал и стал основой докторской, благодаря чему, хотя я и не спешил с ее защитой, мне удалось это сделать в 28 лет.

Так получилось потому, что я был увлечен проблемой, много над ней думал, пытаясь взглянуть на нее в более широком контексте, и в конце концов пришел к в общем-то известной, но не применявшейся к моей задаче весьма продуктивной идее.

«Искусственный интеллект и универсальное мышление» — книга молодого ученого Алексея Потапова

Совет

В кандидатской я использовал эту идею для решения задачи сопоставления изображений, а дальше продолжил развивать саму идею в рамках проблемы универсального машинного обучения.

Базовая идея — принцип минимальной длины описания, который устанавливает то, как выбирать наилучшую модель или гипотезу, объясняющую наблюдательные данные.

В науке иногда используется правило бритвы Оккама: не следует плодить сущности сверх необходимого, а также не надо объяснять посредством большего нечто, что можно объяснить посредством меньшего.

По сути, принцип минимальной длины описания, гласящий, что для лучшей модели достигается компромисс между ее точностью и сложностью, является теоретико-информационной формализацией бритвы Оккама. В связи с этим он может иметь и общенаучное значение, но все же гораздо важнее для автоматического выбора моделей в разных методах машинного обучения, компьютерного зрения и так далее.

В аспирантуре я сначала работал не только над этой темой — еще писал диссертацию по астрономии, но в конечном итоге остановился на проблематике компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Здесь у меня не было четко выраженного научного руководителя, под управлением которого я бы решал сугубо научные задачи.

Но было два человека, которые определяли круг решаемых практических задач и отчасти — подходы к их решению, и которые давали полезные советы в научно-методическом плане. Но при этом у меня оставалась свобода творчества в научном поиске.

Мне кажется, что это было весьма удачно, потому что нередко аспиранты защищают тот материал, который они наработали под жестким контролем руководителя, и в таких ситуациях диссертация получается хорошей, но молодой ученый после этого не готов к самостоятельным исследованиям.

Противоположная ситуация, при которой над аспирантом не осуществляется никакого руководства, тоже обычно ни к чему хорошему не приходит.

Обратите внимание

Сейчас я сам стал научным руководителем, общаюсь со студентами по поводу их курсовых, дипломных работ, кандидатских диссертаций. Это явный плюс преподавания — доступ к будущим научно-техническим кадрам.

Правда, студенты редко могут сразу выступать в качестве помощников в решении серьезных научных или прикладных задач.

Чаще приходится ставить перед ними вопросы, которые в большей степени имеют учебное значение.

Честно говоря, отчасти я разочаровался в преподавании, поскольку немного студентов проявляет действительно глубокий интерес к приобретению знаний и науке.

Но, к счастью, такие студенты все же есть, и, кроме того, преподавание имеет дополнительные плюсы. Шутка о преподавателе, который говорит: «Даже я уже разобрался, а вы все никак не можете», — вполне справедлива.

Преподавание нового предмета — это хороший повод углубить и расширить свои знания о нем.

Отчасти для того же я недавно написал книгу «Искусственный интеллект и универсальное мышление», которую можно отнести к почти научно-популярным.

Хотелось систематизировать имеющиеся у меня знания в данной области и попытаться выразить их на максимально простом языке, потому что, как говорил Эйнштейн, если вы не можете объяснить что-то шестилетнему ребенку, значит, вы этого не понимаете.

Важно

Я старался, чтобы она была понятна даже школьникам, по крайней мере, некоторым из них. Я надеюсь, что благодаря этому к нам пойдет больше талантливых абитуриентов, которые потом станут для меня коллегами и единомышленниками.

Источник: https://theoryandpractice.ru/posts/5334-spetsialist-po-iskusstvennomu-intellektu-aleksey-potapov-o-kompyuternom-zrenii-stepeni-svobody-robota-i-panteizme

Журналист написал научно-фантастический рассказ под руководством искусственного интеллекта. Вот что из этого вышло — Meduza

Стивен МарчLucas Oleniuk / Toronto Star / Getty Images

Канадский журналист и писатель Стивен Марч написал научно-фантастический рассказ с помощью программы-редактора, которая руководила всем процессом с помощью базы из 50 любимых произведений автора.

Искусственный интеллект тренировался на рассказах Урсулы Ле Гуин, Филипа Дика, Рэя Бредбери и других фантастов: в результате программа-редактор стала диктовать Марчу не только стилистику и структуру текста, но и сюжетные повороты.

Журнал The Wired опубликовал результат работы Марча с комментариями автора и рецензиями литературных критиков, которым не было известно о том, как создавался рассказ.

За компьютерами в темноте никто не сидел. Только один из них горел, когда Энн и Эд вошли. Одинокий искатель смотрел на Другую планету, его лицо наполовину заслонялось окуляром, ряды выключенных дисплеев подчеркивали пустынность комнаты.

«Выгода и спрос. — сказал Эд. — Не могу перестать это подчеркивать».

«Выгода и спрос», — промурлыкала, соглашаясь, Энн.

Человек перед компьютером с шумом оторвал лицо от окуляра и, никак не реагируя на присутствие Энн или Эда, начал быстро собираться. Энн слишком разоделась для своего первого дня. Эд был ночным супервайзером, но он носил сине-зеленую форму.

Человек за компьютером был в спортивном костюме. Его желтоватые глаза выглядели уставшими. Он распространял запах дешевого отбеливателя, который сжигал ноздри Энн.

А она была в своем лучшем наряде, в юбке-дудочке, которую она купила на защиту диссертации.

«Однажды, — продолжал Эд, — люди интересовались Другим миром просто потому, что это был еще один мир. Было открытие. Затем построили телескопы, перевезли ртуть к залунным обсерваториям, создали антигравитационные базы, диски внутри дисков из закрученного серебра размером с город, чтобы захватывать свет».

Так начинается научно-фантастический рассказ Стивен Марча, написанный им под редакцией компьютерного алгоритма для анализа текстов SciFiQ. Полностью его можно прочитать на сайте журнала Wired.

Читайте также:  95 лет со дня рождения азимова

Действие рассказа разворачивается на Земле, но в нем говорится о другой планете — именно такой была рекомендация алгоритма. Сюжет таков: сотрудница Института по изучению внеземной жизни работает по ночам и наблюдает за жизнью на так называемой Другой планеты в 1564 световых годах от Земли.

Жизнь на Другой планете была очень похожа на земную в 1960-х, изучали ее уже не первый десяток лет, но потом к исследованиям охладели. Земляне сумели разработать телескоп, который позволял рассмотреть жизнь на Другой планете в мельчайших деталях.

Совет

Задачей главной героини рассказа было найти что-то, что может принести прибыль, а она увидела лишь странную, прежде невиданную машину и сцену насилия; в Институте этим никто не заинтересовался.

Программу для анализа текстов создали сотрудники университета Торонто Адам Хаммонд и Джулиан Брук, в открытом доступе ее нет.

Программа находит в заданном наборе текстов общие места, сравнивает, к примеру, количество прилагательных на каждые сто слов, и выдает рекомендации, как именно стоит писать текст, чтобы он был похож на усредненный образец. Она же анализирует содержание и разрабатывает рекомендации к сюжетным поворотам.

Для эксперимента Марч отобрал 50 любимых научно-фантастических рассказов, от Рэя Бредбери до Урсулы Ле Гуин и прогнал их через SciFiQ. Научно-фантастический жанр был выбран прежде всего потому, что его очень легко опознать среди других. Перед началом работы ученые составили для писателя на основе рекомендаций их алгоритма 14 правил, которые объединяют выбранные Марчем произведения.

В рассказе должно быть четыре героя, определенный процент текста должен приходиться на диалоги. Некоторые правила противоречили друг другу: действие должно происходить не на Земле, но в рассказе необходимо упомянуть сцену на обычной земной ферме с яблоневым садом и кукурузными полями.

Марч решил, что если кто-то в его рассказе будет наблюдать с Земли за другой планетой, то оба условия будут выполнены.

Еще одно условие: действие должно проходить в городе, и герои должны увидеть его впервые и восхититься его масштабом. Именно поэтому в тексте появилась строчка о том, как героиня по имени Энн восхищается размером города на Другой планете.

Программа работала таким образом: для Марча был создан специальный веб-интерфейс, в который он загружал текст. Программа анализировала его и подчеркивала, что ей кажется неправильным.

Обратите внимание

Например, в первоначальном тексте было слишком мало прилагательных и наречий. Еще алгоритм выявил, какими должны быть диалоги: женским персонажам в них отводилось лишь 16 процентов от общего объема реплик.

Это объясняется тем, что в базовом наборе текстов, отобранных Марчем, в основном произведения мужчин.

Ограничение в диалогах заставило писателя превратить главного героя по имени Энн в скромную девушку, которая предпочитает молчать, а мужчин — в «трепливых засранцев», иначе выполнить условия программы-редактора не удавалось.

Марчу было тяжело рассказывать о Другой планете, которую исследовали герои рассказа: алгоритм требовал заменять литературные прилагательные типа «багряного» на разговорный «красный», а также настаивал, что не менее четверти текста должно быть оформлено в виде диалогов; на пространные описания просто не хватило места.

Требование к количеству прилагательных особенно мешали: Марч привык просто выкидывать лишние слова при редактуре, а теперь приходилось вставлять вместо них новые в другие места в тексте.

Когда рассказ был написан, Wired отдал его на рецензию двум опытным критикам — редактору из The New Yorker Деборе Трейсман и главному редактору издательства Random House Энди Уорду.

Кто и при каких обстоятельствах написал рассказ, они не знали, и оценивали его как обычное научно-фантастическое произведение. По словам Уорда, рассказал получился неудачным: он наполнен бессмысленными деталями и «деревянными» диалогами.

«Эта штука как будто написана не человеком — или, точнее сказать, не писателем», — сказал он.

Дебора Трейсман сочла, что в рассказе есть интересные детали, но он выглядит незаконченным: сюжетные линии не доведены до конца, недостаточно развиты персонажи.

«Но, в конце концов, возможно это лишь начало более объемной истории или романа», — говорит она.

Редактор, с которым постоянно работает Марч, охарактеризовал произведение так: «Тот факт, что оно не так уж и плохо, поистине удивителен».

Источник: https://meduza.io/feature/2017/12/09/zhurnalist-napisal-nauchno-fantasticheskiy-rasskaz-pod-rukovodstvom-iskusstvennogo-intellekta-vot-chto-iz-etogo-vyshlo

Начал работу первый индийский космический рентгеновский телескоп SXT, установленный на спутнике Astrosat

Космический рентгеновский телескоп Soft X-ray focusing Telescope (SXT), установленный на борту спутника Astrosat сделал свой первый снимок сразу после того, как были открыты защитные шторы камеры этого телескопа.

Защитные шторы, закрывающие оптику объектива телескопа, были открыты десятью днями ранее, и этот промежуток времени был использован для тестирования и рекалибровки всего остального оборудования телескопа, пишут Новости ИТ

SXT является первым индийским космическим рентгеновским телескопом, он представляет собой так называемый рентгеновский “телескоп Вольтера”, в котором использованы два отражающих зеркала, имеющие форму поверхности второго порядка.

Важно

Эти зеркала состоят из 320 отдельных зеркал, изготовленных из золота и сгруппированных в 2 набора из 40 концентрических элементов.

Для изготовления всех этих элементов требовалась очень высокая точность и с этой задачей успешно справились специалисты и ученые из отдела Астрономии и астрофизики (Department of Astronomy and Astrophysics) Института фундаментальных исследований Тата (Tata Institute of Fundamental Research, TIFR). Все зеркала, размещенные на различном удалении от оси зеркала, фокусируют лучи в одной точке, откуда они подаются на датчик рентгеновской камеры телескопа.

Рентгеновская камера для этого телескопа была разработана и изготовлена специалистами отдела Физики и астрономии (Department of Physics and Astronomy) Лестерского университета (University of Leicester), а вся электроника, предназначенная для управления CCD-матрицей, тепловой компенсации и считывания получаемых изображений, является индийской разработкой, также выполненной специалистами института TIFR.

Для получения первого снимка спутник Astrosat был сориентирован в направлении космического объекта PKS 2155-304, который является квазаром достаточно редкого типа лацертид (BL Lacertae).

Этот объект является достаточно мощным источником рентгеновского излучения, в центре которого находится сверхмассивная черная дыра. Квазар PKS 2155-304 находится в галактике, удаленной от нас на расстояние в 1.

5 миллиарда световых лет, и он извергает в пространство два потока излучения, состоящего из высокоэнергетических частиц, разогнанных почти до скорости света.

Один из этих потоков, так называемых джетов, направлен практически в сторону Солнечной системы и его “свет” затеняет собой весь свет от окружающей квазар галактики практически во всех длинах волн, начиная от радиодиапазона и заканчивая высокоэнергетическими гамма-лучами.

Данные, переданные телескопом, были получены наземной станцией, расположенной Бенгалуру и переданы специалистам института TIFR для дальнейшей обработки и анализа. Этот анализ показал, что оптическая система телескопа и его камера работают превосходно, обеспечивая высокое качество получаемых снимков.

“Этого момента мы с тревогой в душе ожидали с момента запуска спутника Astrosat, который отправился в космос 28 сентября 2015 года. Теперь мы увидели, что все зеркала работают прекрасно, создавая рентгеновское изображение на поверхности датчика камеры, который находится на расстоянии двух метров от объектива телескопа.

Этот CCD-датчик работает при низкой температуре, -82 градуса по Цельсию, и эта температура поддерживается с высокой точностью. Благодаря этому нам удалось достичь высокой чувствительности, пространственной и спектральной разрешающей способности, которые находятся в рамках, установленных техническими требованиями” – рассказывает профессор К П Сингх (Prof.

Совет

K P Singh), руководитель группы института TIFR, которая занималась разработкой и изготовлением телескопа SXT.

Источник: dailytechinfo.org

Источник: http://www.novostiit.net/nachal-rabotu-pervyiy-indiyskiy-kosmicheskiy-rentgenovskiy-teleskop-sxt-ustanovlennyiy-na-sputnike-astrosat-00026671

Что увидит сменщик «Хаббла»?

Идея строительства нового мощного космического телескопа возникла почти 20 лет назад, в 1996 году когда американские астрономы выпустили доклад HST and Beyond, в котором обсуждался вопрос — куда же должна двигаться астрономия дальше.

Незадолго до этого, в 1995 году была открыта первая экзопланета рядом со звездой, похожей на наше Солнце.

Это взбудоражило научное сообщество — ведь появился шанс, что где-то может существовать мир, напоминающий Землю — поэтому исследователи попросили NASA построить телескоп, который будет пригоден в том числе для поиска и изучения экзопланет. Именно здесь берет начало история «Джеймса Уэбба».

Запуск этого телескопа постоянно откладывался (первоначально планировалось отправить его в космос еще в 2011 году), но теперь он, кажется, выходит на финишную прямую. Редакция N+1 попыталась разобраться, что астрономы рассчитывают узнать с помощью «Уэбба», и поговорила с теми, кто создает этот инструмент.

Название «Джеймс Уэбб» телескопу было присвоено в 2002 году, до этого он назывался Next Generation Space Telescope («Космический телескоп нового поколения») или сокращенно NGST, поскольку новый инструмент должен продолжить исследования, начатые «Хабблом».

Если «Хаббл» исследует Вселенную преимущественно в оптическом диапазоне, захватывая лишь ближний инфракрасный и ультрафиолетовый диапазон, которые граничат с видимым излучением, то «Джеймс Уэбб» сконцентрируется на инфракрасной части спектра, где видно более древние и более холодные объекты.

Кроме того, выражение «новое поколение» указывает на продвинутые технологии и инженерные решения, которые будут использоваться в телескопе.

Обратите внимание

Процесс изготовления зеркала телескопа NASAПроцесс изготовления зеркала телескопа NASAФрагмент зеркала телескопа NASAПроцесс изготовления зеркала телескопа NASAФрагмент зеркала телескопа NASAФрагмент зеркала телескопа NASAФрагмент зеркала телескопа NASAПожалуй, самое нестандартное и сложное из них — это главное зеркало «Джеймса Уэбба» диаметром 6,5 метра. Ученые не стали создавать увеличенную версию зеркала «Хаббла», потому что оно весило бы слишком много, и придумали изящный выход из ситуации: они решили собрать зеркало из 18 отдельных сегментов. Для них использовался легкий и прочный металл бериллий, на который был нанесен тонкий слой золота. В итоге зеркало весит 705 килограммов, в то время как его площадь составляет 25 квадратных метров. Зеркало «Хаббла» весит 828 килограммов при площади 4,5 квадратных метра.

Другой важный компонент телескопа, который в последнее время доставляет немало хлопот инженерам — развертываемый теплозащитный экран, необходимый для защиты приборов «Джеймса Уэбба» от перегрева. На околоземной орбите под прямыми лучами Солнца предметы могут разогреваться до 121 градуса Цельсия. Приборы «Джеймса Уэбба» предназначены для работы в условиях достаточно низких температур, поэтому и понадобился теплозащитный экран, закрывающий их от Солнца.

По размеру он сравним с теннисным кортом, 21 x 14 метров, поэтому отправить его в точку Лагранжа L2 (именно там будет работать телескоп) в развернутом виде невозможно.

Здесь и начинаются основные трудности — как доставить щит к пункту назначения так, чтобы он не повредился? Самым логичным решением  оказалось сложить его на время полета, а потом развернуть, когда «Джеймс Уэбб» будет в рабочей точке.

Внешняя сторона щита, где находится антенна, бортовой компьютер, гироскопы и солнечная панель, разогреется, как ожидают ученые, до 85 градусов Цельсия. Зато на «ночной» стороне, где находятся основные научные приборы, будет морозно: около 233 градусов ниже нуля. Обеспечивать теплоизоляцию будут пять слоев щита — каждый холоднее предыдущего.

Разворачиваемый щит «Джеймса Уэбба» NASAРазворачиваемый щит «Джеймса Уэбба» NASAКакие же научные приборы требуется так тщательно укрывать от Солнца? Всего их четыре: камера ближнего инфракрасного диапазона NIRCam, прибор для работы в среднем ИК-диапазоне MIRI, спектрограф ближнего ИК-диапазона NIRSpec и система FGS/NIRISS.

На картинке ниже можно наглядно увидеть, в каком «свете» они будут видеть Вселенную:Изображение показывает диапазон, который захватят инструменты телескопа NASAС помощью научных приборов ученые надеются ответить на многие фундаментальные вопросы. В первую очередь, они касаются экзопланет.

Несмотря на то, что на сегодняшний день телескоп «Кеплер» открыл более 2,5 тысячи экзопланет, оценки плотности существуют лишь для нескольких сотен. Меж тем, эти оценки позволяют нам понять, к какому типу принадлежит планета. Если у нее низкая плотность — очевидно, перед нами газовый гигант.

Если же небесное тело имеет высокую плотность, то, скорее всего, это каменистая планета, напоминающая Землю или Марс. Астрономы надеются, что «Джеймс Уэбб» поможет собрать больше данных о массах и диаметрах планет, что поможет вычислить их плотность и определить их тип.

Другой важный вопрос касается атмосфер экзопланет. «Хаббл» и «Спитцер» собрали данные о газовых оболочках примерно ста планет. Инструменты «Джеймса Уэбба» позволят увеличить это число, как минимум, в три раза.

Важно

Благодаря научным приборам и разным режимам наблюдений, астрономы смогут определить присутствие огромного числа веществ, в том числе воды, метана и углекислого газа — причем не только на крупных планетах, но и на планетах земного типа.

Одной из наблюдательных целей станет система TRAPPIST-1, где находится сразу семь землеподобных планет.

Больше всего результатов ожидается для молодых, только сформировавшихся юпитеров, которые все еще излучают в инфракрасном диапазоне.

Читайте также:  Искусственный интеллект научили спорить с человеком

В частности, в Солнечной системе по мере уменьшения массы газовых гигантов, содержание в них металлов (элементов тяжелее водорода и гелия) возрастает.

«Хаббл» в свое время показал, что не все планетные системы подчиняются этому закону, однако статистически достоверной выборки пока что нет — ее получит «Джеймс Уэбб». Кроме того, ожидается, что телескоп также изучит субнептуны и суперземли.

Другой важной целью телескопа станут древние галактики. Сегодня мы уже достаточно много знаем об окрестных галактиках, но все еще очень мало о тех, что появились в очень молодой Вселенной.

«Хаббл» может видеть Вселенную такой, какой она была спустя 400 миллионов лет после Большого взрыва, а обсерватория «Планк» наблюдала космическое микроволновое излучение, которое возникло спустя 400 тысяч лет после Большого взрыва.

«Джеймсу Уэббу» предстоит заполнить пробел между ними и выяснить, как выглядели галактики в первые 3 процента космической истории.

Сейчас астрономы наблюдают прямую зависимость между размером галактики и ее возрастом — чем старше Вселенная, тем больше в ней маленьких галактик. Однако этот тренд вряд ли сохранится, и ученые надеются определить некоторую «поворотную точку», найти нижний предел размера галактик. Таким образом, астрономы хотят ответить на вопрос, когда возникли первые галактики.

Отдельным пунктом стоит изучение молекулярных облаков и протопланетных дисков. В прошлом «Спитцер» мог заглянуть лишь в ближайшие окрестности Солнечной системы. «Уэбб» намного более чувствителен и фактически сможет увидеть другой край Млечного пути, равно как и его центр.

Также «Джеймс Уэбб» будет искать гипотетические звезды населения III — это очень тяжелые объекты, в которых почти нет элементов тяжелее гелия, водорода и лития. Предполагается, что звезды этого типа должны составлять первое поколение звезд после Большого взрыва.

Совет

Сегодня запуск «Джеймса Уэбба» намечен на июнь 2019 года. Изначально предполагалось, что телескоп отправят в космос ранней весной, однако миссия была отложена на несколько месяцев из-за технических проблем. Кристин Пуллиам (Christine Pulliam), заместитель научного руководителя проекта, ответила на вопросы N+1 о самом телескопе и сложностях при его строительстве.

Наверное, я  задам очевидный вопрос, но что делает «Джеймс Уэбб» уникальным?

«Уэбб» позволит нам увидеть Вселенную такой, какой мы никогда не видели ее раньше. Он будет вести наблюдения в инфракрасном диапазоне, то есть на других длинах волн, нежели «Хаббл», сможет заглянуть дальше, чем «Спитцер», и в другие области, нежели «Гершель». Он заполнит пробелы и поможет создать целостную картину Вселенной.

Обширные наблюдения в ИК-диапазоне помогут нам увидеть зарождающиеся звезды и планеты. Нам наконец-то откроются первые галактики, и это поможет сложить воедино всю космологическую историю. Некоторые любят говорить, что телескопы — это машины времени, и это очень хорошее выражение.

Когда мы смотрим в космос, мы видим прошлое, потому что свету требуется время, чтобы достигнуть Земли. Мы увидим Вселенную, когда она была крайне молодой — и это поможет понять, как появились мы, и как работает Вселенная.

Если говорить о чем-то более близком человечеству, то мы увидим, как возникали звезды, как формировались экзопланеты, и мы сможем даже охарактеризовать их атмосферы.

Да, вопрос об атмосферах далеких планет волнует очень многих. Какие результаты вы ожидаете получить?

У нас были миссии вроде «Кеплера», которые занимались поиском кандидатов. Благодаря им, сегодня нам известны тысячи экзопланет. Теперь же «Джеймс Уэбб» будет смотреть на уже известные объекты и исследовать их атмосферы.

В частности это касается планет-гигантов — небесных тел по размеру находящихся между нептунами и супер-юпитерами. Нам крайне важно понять, как такие объекты формируются, как они эволюционируют и на что похожи системы, в состав которых они входят.

Например, если мы видим систему из нескольких планет, нам важно определить, может ли там быть вода и где ее искать.

Фактически определить зону обитаемости?

Именно. Для разных звезд она будет разной. «Джеймс Уэбб» поможет нам охарактеризовать далекие планеты и понять, насколько уникален наш дом.

Ожидается, что миссия телескопа продлится около десяти лет. Однако каковы реальные прогнозы? Все мы помним «Вояджеры», которые до сих пор находятся в рабочем состоянии и отправляют данные на Землю, хотя этого никто не планировал.

Обратите внимание

Номинальный срок службы инструмента — пять лет, и мы надеемся, что сможет столько проработать. Если давать более смелые оценки, то это десять лет. Мы ограничены запасом охладителя, который должен поддерживать системы телескопа в рабочем состоянии. Я не думаю, что «Джеймс Уэбб» сможет, как и «Хаббл», протянуть 29 лет.

Да, «Джеймс Уэбб» будет слишком далеко от Земли, во второй точке Лагранжа. Как вы думаете, позволят ли нам технологии в будущем долететь до телескопа и починить его в случае поломки?

Такая возможность не исключается. На этот случай на телескопе есть крепление для роботизированного манипулятора, который может быть установлен на «Уэббе».

Тем не менее, с самого начала обслуживание телескопа не предусматривалось, поэтому на это не стоит возлагать слишком много надежд.

С учетом того, что инструмент будет работать всего 5-10 лет, мы вряд ли успеем шагнуть так далеко вперед, чтобы отправить к нему космический корабль.

Сможет ли «Джеймс Уэбб» работать в паре с другими космическими аппаратами? Например, Космический и астрономический центр Университета Колорадо предлагают создать внешний коронограф для него. В 2013 году они говорили о возможной совместной работе с телескопом — есть ли такие планы в действительности?

Я бы не сказала, что в данный момент мы рассматриваем такую возможность.

Если я не ошибаюсь, то за этот проект отвечает Уэбб Кэш, но есть и другой проект звездного щита, а также несколько других групп, которые занимаются созданием похожих инструментов.

Никаких конкретных планов относительно того, чтобы связать «Джеймс Уэбб» с другим инструментом, сегодня нет, хотя гипотетически он может работать совместно с любой космической обсерваторией.

А как планируется распределять время наблюдений?

Сейчас астрономы со всего мира присылают нам свои заявки, и после того, как они пройдут рецензирование, мы получим приблизительный план.

Существует «гарантированное время для наблюдений», которое закреплено за учеными, помогающими в проектировании и создании «Джеймса Уэбба» сегодня, что-то вроде благодарности за их работу. Эти исследователи будут изучать галактики, экзопланеты, например планеты системы TRAPPIST.

Отчасти мы сами выбираем цели, чтобы проверить возможности «Джеймса Уэба».

Важно

При создании телескопа мы только начинали задумываться об экзопланетах, но теперь — это очень перспективная область в астрономии, и мы должны понять, как использовать «Джеймс Уэбб» для изучения планет за пределами Солнечной системы. Как раз этим и займутся команды, которые будут проводить наблюдения в первый год. Осенью уже станет известно, что мы «увидим» в первый год.

Почему сроки запуска вновь сдвигают? Ходят слухи о финансовых проблемах и о проблемах с системой зеркал.

Дело в том, что «Уэбб» — очень непростой телескоп, и мы впервые решаем столь сложную задачу. В аппарате есть несколько главных компонентов: зеркала, инструменты, огромный щит и охлаждающие механизмы.

Все эти элементы надо построить и протестировать, совместить, протестировать снова — само собой, это требует времени. Также надо убедиться, что мы все сделали правильно, что все детали подходят друг к другу, что запуск будет удачным, а все элементы развернутся правильно.

Задержки происходят из-за большого количества этапов и необходимости тщательной проверки.

То есть сейчас вы проводили тесты, и поняли, что не укладываетесь в изначальное расписание?

Да. На самом деле, у нас есть еще много резервного времени. Мы изначально знали, что все будет в порядке, но допускали, что подготовка может по некоторым причинам затянуться. Кроме того, когда мы будем готовы запускать аппарат, нам также потребуется договориться о конкретной дате с ESA, которому принадлежит ракета «Ариан». Поэтому мы подумали — куда торопиться?

Расскажите, какие тесты должен пройти и проходит телескоп?

Совсем недавно завершилась проверка системы OTISS (Optical Telescope and Instrument Assembly) в космическом центре имени Линдона Джонсона. Ее охладили до крайне низких рабочих температур, протестировали всю оптику и сам телескоп.

Недавно ученые вынули систему из охлаждающей камеры, нагрели ее снова и теперь OTISS отправится в Калифорнию, в Космический парк на пляже Редандо, где ее соединят с солнцезащитным щитом. Кроме того, сейчас ведется работа и над самим щитом, специалисты проводят многочисленные проверки.

Когда все элементы будут прикреплены к щиту, его будут складывать и раскладывать, чтобы убедиться, что он работает без нареканий, а затем будут проведены и другие тесты, включая тест на вибрацию, с которой телескоп столкнется во время полета на ракете.

Совет

Запуск в космос — серьезное испытание для аппарата, поэтому инженеры хотят быть уверены, что все его компоненты переживут полет. Затем исследователи подготовят «Джеймс Уэбб» к запуску, погрузят на баржу, и отправят его на космодром во Французской Гвиане где-то в начале 2019 года.

А что насчет остальных инструментов? Насколько мне известно, вы упомянули не все. Они уже прошли предварительные проверки?

Да, они уже прошли все тесты и сейчас уже установлены на телескоп. Это отдельные приборы, которые будут проводить многочисленные научные исследования — спектрограф, изучающий небо в среднем ИК-диапазоне, камера.

Кроме того, у всех инструментов разные режимы, поэтому надо проверить, действительно ли они работают так, как мы задумали. Это очень важно — необходимо «тряхнуть» прибор и убедиться, что угол зрения остался тем же.

Когда нам следует ждать первых результатов?

Скорее всего, первые данные придут только в конце будущего года или в начале 2020 года. Между запуском и получением первой информации пройдет где-то полгода. В течение этого времени телескоп будет разворачиваться, и мы убедимся, что он раскрылся и работает нормально. Затем приборам нужно будет охладиться, это займет достаточно много времени.

На Земле «Джеймс Уэбб» находится при комнатной температуре, но когда мы запустим его в космос, необходимо будет дождаться, когда его инструменты достигнут рабочих температур.

Затем мы введем их в эксплуатацию: сейчас уже запланирован ряд «тренировочных упражнений» — несколько плановых наблюдений и проверок разных режимов работы, которые позволят убедиться, что все функционирует, как и должно.

Так как у нас нет пусковой даты, и, как следствие, нам неизвестно, что попадет в поле зрения телескопа, конкретный объект для наблюдений не выбран. Скорее всего, мы будем калибровать приборы телескопа на какой-нибудь далекой звезде. Все это внутренние процессы — сначала предстоит убедиться, что мы вообще можем что-либо увидеть.

Однако после того, как мы удостоверимся, что все инструменты работают, мы приступим непосредственно к научным экспериментам.

Обратите внимание

Команда ученых, которая специализируется на снимках, определит, какие цели будут выглядеть по-настоящему завораживающими и зацепят публику.

Работа будет выполнена теми же художниками, которые работали со снимками «Хаббла» — это люди с многолетним опытом обработки астрономических изображений. Кроме того, будут проводиться дополнительные тесты оборудования.

После того, как выйдут первые изображения, у нас будет год с небольшим для научных наблюдений. Они включают уже известные программы по изучению очень далеких галактик, квазаров, экзопланет и Юпитера.

В целом, астрономы будут наблюдать все, что только возможно — начиная с областей активного звездообразования и заканчивая льдом в протопланетных дисках.

Эти исследования важны для всех нас: все остальное научное сообщество сможет увидеть результаты других команд и понять, куда им следует двигаться дальше.

Кристина Уласович

Источник: https://nplus1.ru/material/2018/03/19/james-webb-interview

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector