Первый управляемый ИИ телескоп отправился считать звезды

Обсерватория «Виктор М. Бланко» на вершине Серра-Тололо в Чили.

Американские ученые впервые успешно испытали систему искусственного интеллекта, которая самостоятельно решает, куда направить телескоп для наблюдений за космосом. Разработка специалистов Северо-Западного университета, Чикагского университета и Национальной ускорительной лаборатории Ферми уже прошла реальные испытания на одной из самых продуктивных астрономических установок мира — телескопе Victor Blanco в Чили.

Обычно перед каждой ночью наблюдений астрономам приходится учитывать десятки факторов: облачность, прозрачность атмосферы, яркость Луны, положение объектов на небе и множество других параметров. Ошибка может стоить дорого — время на крупных телескопах расписано на месяцы вперед, а повторить неудачное наблюдение удается не скоро.

Новая система взяла эту рутинную работу на себя. Нейросеть управляла планированием наблюдений для 570-мегапиксельной камеры Dark Energy Camera (DECam), установленной на 4-метровом телескопе Blanco в обсерватории Cerro Tololo Inter-American Observatory. Более того, алгоритм не просто составлял расписание заранее, а оперативно корректировал его по мере изменения погодных условий и состояния атмосферы.

Разработчики не стали «на пальцах» объяснять нейросети правила работы астрономов. Вместо этого модель обучили на многолетнем архиве наблюдений проекта Dark Energy Survey. Алгоритму показывали, куда был направлен телескоп в конкретный момент времени, а затем предлагали предсказать следующий шаг. Сравнивая свои решения с действиями специалистов и исправляя ошибки, система постепенно освоила сложную логику планирования наблюдений.

Весной и летом 2026 года ИИ провел две полноценные наблюдательные кампании на телескопе Blanco. По словам руководителей проекта, на первом этапе система уже достигла уровня «белкового» планировщика. Следующая цель еще амбициознее — научить алгоритм принимать решения лучше людей и находить стратегии наблюдений, которые астрономам просто не приходили в голову.

Разработчики считают, что подобные системы окажутся особенно востребованными в эпоху новых гигантских обсерваторий. Например, строящаяся обсерватория Vera Rubin будет генерировать беспрецедентные объемы данных, и автоматизированное управление наблюдениями поможет эффективнее использовать каждый час работы телескопов.

Один из руководителей проекта Алекс Дарлица-Вагнер (Alex Drlica-Wagner) отметил, что автоматизация позволит ученым тратить меньше времени на технические задачи и больше — на реальные открытия. В перспективе такие системы могут стать шагом к полностью автономным обсерваториям.

О том, как ИИ научили наблюдать далекие галактики, мы рассказывали здесь.