Недавнее открытие более 27 000 астероидов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой значительное достижение в области астрономии. Этот прорыв был достигнут благодаря сотрудничеству Института астероидов, Вашингтонского университета и Google Cloud. Команда использовала новый алгоритм на базе ИИ под названием Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery (THOR) для анализа архивных изображений из Национальной лаборатории оптико-инфракрасных астрономических исследований (NOIRLab). Этот метод позволил им идентифицировать астероиды, которые ранее не были замечены на этих изображениях.

Большинство из этих вновь обнаруженных астероидов расположены в поясе астероидов между Марсом и Юпитером — регионе, где, как известно, находится более 1,3 миллиона астероидов. Однако в число открытий также входят более 100 околоземных астероидов, которые представляют особый интерес из-за своей близости к Земле. Эти открытия имеют огромное значение, поскольку расширяют возможности астрономов по наблюдению за этими космическими камнями, которые потенциально могут представлять угрозу для нашей планеты.

Использование ИИ в этом контексте заслуживает особого внимания. Традиционные методы обнаружения астероидов предполагают сканирование неба с помощью телескопов и поиск движущихся объектов. Алгоритм THOR анализирует исторические данные, выявляя закономерности и движения, связывающие различные точки света на нескольких изображениях, которые могут представлять собой один и тот же движущийся астероид. Этот подход не только повышает эффективность обнаружения астероидов, но и демонстрирует потенциал ИИ для преобразования астрономических исследований.

В проекте использовались вычислительные мощности Google Cloud и возможности хранения данных, которые были необходимы для работы с огромными массивами данных. Успех этой инициативы подчеркивает растущее значение ИИ и облачных технологий в развитии научных открытий и углублении нашего понимания Солнечной системы.