Image Credits:NASA/JWST / NASA/JWST
NASA объявило, что выведет на орбиту космический телескоп Nancy Grace Roman в сентябре 2026 года — на восемь месяцев раньше запланированного срока. За время работы этот новый телескоп должен передать астрономам 20 000 терабайт данных.
К этому прибавятся 57 гигабайт захватывающих изображений, которые ежедневно передает космический телескоп James Webb, начавший работу в 2021 году, а также стартующий позже в этом году обзор Vera C. Rubin Observatory в горах Чили, который, как ожидается, будет собирать по 20 терабайт данных каждую ночь.
Для сравнения: космический телескоп Hubble, когда-то считавшийся эталоном, передает всего 1–2 гигабайта данных датчиков в день. Уже давно эти данные не просматривают вручную, но, как и все, кто сталкивается с большими массивами данных, астрономы теперь обращаются к GPUs, чтобы решать свои задачи.
Брэнт Робертсон, астрофизик из UC Santa Cruz, наблюдает этот качественный скачок в науке из первых рядов, работая с данными этих миссий и помогая с ними. Последние 15 лет он сотрудничает с Nvidia, применяя GPUs к задачам изучения космоса: сначала в рамках сложных симуляций, проверяющих теории о взрывах сверхновых, а теперь создавая инструменты для анализа потока данных от новейших обсерваторий.
«Произошла эволюция: от изучения нескольких объектов — к анализу больших массивов данных на CPU, а затем к GPU-ускоренным версиям тех же анализов», — сказал он TechCrunch.
Робертсон и тогда еще аспирант Райан Хаусен разработали модель deep learning под названием Morpheus, которая может просматривать большие наборы данных и идентифицировать галактики. Ранний AI-анализ данных Webb выявил неожиданно большое число галактик определенного типа — дисковых галактик — и добавил новый нюанс в теории развития нашей Вселенной.
Теперь Morpheus меняется вместе со временем: Робертсон переводит его архитектуру с convolutional neural networks на transformers, лежащие в основе подъема больших языковых моделей. Это позволит модели анализировать в несколько раз большую площадь, чем сейчас, ускорив ее работу.
Techcrunch event
Познакомьтесь со следующим инвестором или стартапом в своем портфеле на Disrupt
Следующий раунд. Следующий найм. Следующая прорывная возможность. Найдите ее на TechCrunch Disrupt 2026, где более 10 000 основателей, инвесторов и лидеров технологий собираются на три дня ради 250+ практических сессий, сильных знакомств и инноваций, определяющих рынок. Регистрируйтесь сейчас, чтобы сэкономить до $410.
Познакомьтесь со следующим инвестором или стартапом в своем портфеле на Disrupt
Следующий раунд. Следующий найм. Следующая прорывная возможность. Найдите ее на TechCrunch Disrupt 2026, где более 10 000 основателей, инвесторов и лидеров технологий собираются на три дня ради 250+ практических сессий, сильных знакомств и инноваций, определяющих рынок. Регистрируйтесь сейчас, чтобы сэкономить до $410.
San Francisco, CA|October 13-15, 2026
Робертсон также работает над генеративными AI-моделями, обученными на данных космических телескопов, чтобы улучшать качество наблюдений, получаемых наземными телескопами, которые искажает атмосфера Земли. Несмотря на прогресс в ракетостроении, по-прежнему трудно вывести на орбиту зеркало диаметром 8 метров, так что использование программного обеспечения для улучшения наблюдений Rubin — это следующий лучший вариант.
Но он по-прежнему ощущает давление глобального спроса на доступ к GPUs. Робертсон использовал средства National Science Foundation, чтобы построить GPU-кластер в UC Santa Cruz, однако он устаревает, хотя все больше исследователей хотят применять к своей работе ресурсоемкие вычислительные методы. Администрация Трампа предложила сократить бюджет NSF на 50% в своем текущем бюджетном запросе.
«Люди хотят проводить эти AI-, ML-анализы, и GPUs — это действительно лучший способ делать это, — сказал Робертсон. — Нужно быть предприимчивым… особенно когда работаешь на краю того, где находится технология. Университеты очень осторожны в вопросах риска, потому что их ресурсы ограничены, поэтому приходится идти и показывать им: “смотрите, вот куда движется наша область”».
AI, AI, Exclusive, GPUS, NASA, Space, Space
_When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission. This doesn’t affect our editorial independence._
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: AI galaxy hunters are adding to the global GPU crunch