Исследователи разработали новую систему искусственного интеллекта, которая автоматизирует процесс наведения астрономических телескопов на объекты в космосе. Алгоритм способен самостоятельно рассчитывать оптимальную последовательность наблюдений, выбирать наиболее эффективную траекторию перемещения оборудования и значительно сокращать время между получением команд и началом съемки. Это позволяет использовать дорогостоящее астрономическое оборудование с максимальной эффективностью и не упускать редкие космические события. Исследование показало, что ИИ способен принимать решения быстрее человека, особенно при работе с большим количеством потенциальных целей.
Новая модель анализирует сразу несколько параметров: координаты объектов, их видимость, погодные условия, положение телескопа, продолжительность наблюдений и технические ограничения оборудования. На основе этих данных искусственный интеллект за доли секунды формирует оптимальный план работы, который постоянно корректируется при изменении внешних условий. Такой подход особенно полезен для наблюдения за кратковременными астрономическими явлениями, включая вспышки сверхновых, гамма-всплески, астероиды и другие быстро меняющиеся объекты.
По данным разработчиков, использование нейросети позволяет существенно повысить эффективность научных наблюдений, сократить простой оборудования и увеличить количество успешно выполненных задач за одну ночь работы обсерватории. Автоматическое управление также снижает нагрузку на операторов, которым больше не приходится вручную рассчитывать последовательность наведения и перестраивать расписание наблюдений при изменении погодной обстановки или появлении новых приоритетных целей.
Авторы проекта считают, что подобные интеллектуальные системы станут важной частью астрономических комплексов нового поколения. В перспективе искусственный интеллект сможет одновременно управлять несколькими телескопами, распределять между ними задачи в режиме реального времени и помогать ученым быстрее получать данные о самых интересных космических объектах. Это ускорит исследования Вселенной и повысит эффективность работы современных обсерваторий.
Новости нейросетей
05.08.2026