Вполне возможно, что уже в недалёком будущем ИИ-модели будут управлять космическими кораблями. В недавнем соревновании разработчиков по моделированию управления полётом космического аппарата модель ChatGPT заняла второе место, продемонстрировав после небольшой настройки отличные результаты в пилотировании, сообщает Space.com.

Источник изображения: Space/NASA/Davis Paul Meltzer

Для стимулирования инноваций в области аэронавтики разработчики создали платформу Kerbal Space Program Differential Game Challenge — своего рода игровую площадку на основе популярной видеоигры Kerbal Space Program. С её помощью можно проектировать и тестировать автономные системы в достаточно реалистичной среде.

Предлагаемая участникам соревнования задача состоит из нескольких сценариев, включая миссии по преследованию и перехвату спутника, а также по уклонению от обнаружения. Как сообщается в публикации журнала Journal of Advances in Space Research, международная группа исследователей решила использовать в качестве претендента для её решения коммерчески доступную большую языковую модель (LLM), такую как ChatGPT или LLaMA.

Выбор LLM объясняется тем, что традиционные подходы к разработке автономных ИИ-систем требуют множества циклов обучения, обратной связи и доработки. Однако суть задачи в Kerbal заключается в том, чтобы быть максимально реалистичной: миссии должны длиться всего несколько часов. А значит, постоянное дообучение модели было бы непрактичным.

Тем не менее, LLM настолько высокопроизводительны, что потребовалось лишь немного тщательной настройки подсказок и несколько попыток, чтобы задать правильный контекст для конкретной ситуации, пишет Space.com.

Исследователи разработали способ описания текущего состояния космического корабля и его целей в текстовом формате. Они передавали этот текст LLM и запрашивали рекомендации о том, как сориентировать и маневрировать космическим аппаратом. Затем они создали промежуточный слой, преобразующий текстовый вывод модели в функциональный код, способный управлять моделируемым транспортным средством.

В итоге, после серии подсказок и небольшой доработки, ChatGPT успешно выполнила многие из тестов, что позволило ей занять второе место в соревновании. Первое место, как сообщается, заняла модель, основанная на других принципах.

Исследователи отметили, что предстоит ещё многое сделать — особенно в борьбе с так называемыми «галлюцинациями». Однако данный эксперимент показывает, что даже готовые LLM могут находить применение в самых разных областях.

Вселенная слишком большая и старая, чтобы в реальном времени наблюдать за происходящими в ней процессами. Между тем, только наблюдения дают истинные представления о мире, в котором мы живём. Выход находится в моделировании. Суперкомпьютеры могут воссоздавать модель Вселенной в определённых рамках, но требуют взамен использования немалых ресурсов, которые, к счастью, сегодня доступны учёным.

Источник изображения: Argonne National Laboratory

Несколько лет подготовки и настраивания алгоритмов позволили создать крупнейшую за всю историю цифровую модель части Вселенной. Работа завершена в ноябре 2024 года. Суперкомпьютер Frontier в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) силами своих 9000 узлов, где каждый узел представлен процессором AMD EPYC 3-го поколения и четырьмя GPU-ускорителями AMD Instinct 250X, создал модель расширяющейся Вселенной объёмом свыше 31 млрд Мпс³ (мегапарсек кубических).

«Во Вселенной есть два компонента: тёмная материя, которая, насколько нам известно, взаимодействует только гравитационно, и обычная материя, или атомное вещество, — объясняет физик Салман Хабиб (Salman Habib) из Аргоннской национальной лаборатории в США, который руководил работой. — Итак, если мы хотим знать, что представляет собой Вселенная, нам нужно смоделировать обе эти вещи: гравитацию, а также всю остальную физику, включая горячий газ, и образование звёзд, чёрных дыр и галактик; астрофизическую "кухню", так сказать. Эти симуляции — это то, что мы называем симуляциями космологической гидродинамики».

Тем самым нетрудно понять, что проект под названием ExaSky — крупнейшая за всю истории симуляция Вселенной — поможет учёным лучше разобраться в физике и эволюции Вселенной, включая исследование природы тёмной материи. Модель позволяет ускоренно просматривать эволюционные трансформации вещества под разными углами и с разных сторон. Соотнесение наблюдаемого в реальной Вселенной с эволюцией в модели поможет уточнить теорию и практику, а также обратит внимание на нюансы, которые могли ускользнуть от понимания.

Прежде чем мы увидим какие-либо публикации на основе работы с новой моделью Вселенной, пройдёт год или больше, но учёные уже сегодня предлагают ознакомиться с фрагментом модели. В подготовленном для этого видеоролике представлена всего одна тысячная от всей модели — объём пространства 311 296 Мпс³ или куб со сторонами 64 × 64 × 76 Мпс. Это стало настоящим вызовом для мощностей Frontier, добавляют учёные, но оно того стоило.

Многолетняя адаптация для моделирования самых больших вселенских структур — так называемой космической паутины — алгоритма развития слизевика привела к несомненному успеху. Слизевики оказались настолько близки в развитии колоний к космической паутине, что это буквально открыло учёным глаза, обещая помочь разобраться с эволюцией Вселенной на всех этапах её развития.

Визуализация космической паутины. Источник изображения: Astrophysics

О своей работе учёные рассказали в свежем выпуске журнала Astrophysics. Они задались целью найти более точный алгоритм для моделирования космической паутины. Космическая паутина соткана из вещества и тёмной материи. Она формировалась и развивала свои структуры с самого начала зарождения Вселенной и продолжает делать это сейчас. Наиболее зрелые её части — это нити из тёмной материи, обычно вещества, галактик и скоплений галактик, соединяющие узлы из гигантских галактических скоплений, вещества и тёмной материи. Нити и узлы окружены огромными пустотами — войдами, где практически отсутствует как обычная, так и тёмная материя.

Группа учёных из Института астрофизики им. Макса Планка обратила внимание, что рост такого живого организма, как слизевик очень сильно напоминает структуру космической паутины. Это сложная колония бактерий, которая отчасти ведёт себя как гриб или плесень. Она питается, создаёт структуру и растёт, по сути, эволюционируя. Учёные адаптировали алгоритм роста слизевика для моделирования эволюции космической паутины и поразились, насколько точно он повторяет результаты наблюдений. Точность оказалась намного выше, чем в случае обычных для такого случая методов моделирования в физике.

Один из подвидов слизевиков. Источник изображения: Wikipedia

Уже с учётом новых моделей стало возможным сделать вывод, что в прошлом эволюция галактик сильнее зависела от близости к крупным образованиям во Вселенной — галактики при этом активнее росли. В ближней Вселенной или на недавних по шкале времени отрезках всё происходило с точностью до наоборот: чем ближе крупные структуры были к растущим галактикам, тем медленнее последние росли.

Новый инструмент на основе алгоритма роста колоний слизевиков обещает с большей точностью изучить этапы эволюции Вселенной и космической паутины в ней, опираясь на точные измерения количества газа и пыли в пространстве, которыми могли бы питаться слизевики нити космической паутины.