NASA отправит космический телескоп «Нэнси Грейс Роман» (RST) на земную орбиту в сентябре 2026 года — на восемь месяцев раньше запланированного срока. За весь период эксплуатации обсерватория предоставит астрономам 20 000 терабайт данных, которые вместе с информационными потоками других телескопов повышают потребность учёных в графических процессорах для обработки таких колоссальных объёмов сведений.
Источник изображений: NASA, JWST
К информации от телескопа «Роман» добавятся 57 гигабайт снимков, которые ежедневно поступают с космического телескопа NASA «Джеймс Уэбб» (James Webb), функционирующего с 2021 года. Позже в 2026 году начнёт работу обсерватория имени Веры Рубин (Vera C. Rubin Observatory) в чилийских Андах, собирающая по 20 терабайт данных каждую ночь. Космический телескоп «Хаббл», когда-то считавшийся эталонным, передаёт лишь 1–2 гигабайта информации в сутки. Эпоха ручного изучения всех этих показателей осталась в прошлом, и астрономы, как и все специалисты, работающие с массивами подобного масштаба, переходят на использование GPU.
Брант Робертсон (Brant Robertson), астрофизик из Калифорнийского университета в Санта-Крусе, наблюдал эту тенденцию из первых рядов, участвуя в обработке данных перечисленных миссий. Робертсон уже 15 лет сотрудничает с Nvidia, применяя графические процессоры для решения задач космических исследований. Он начинал с симуляций, проверяющих теории взрывов сверхновых, а сейчас разрабатывает инструменты для анализа информационных потоков с новейших обсерваторий. «Произошла эволюция: от изучения отдельных объектов — к анализу больших массивов данных на центральных процессорах, а затем — к тем же видам анализа, но уже с ускорением на GPU», — отметил Робертсон.
Вместе с бывшим аспирантом Райаном Хаузеном (Ryan Hausen) Робертсон создал модель глубокого обучения Morpheus, способную обрабатывать крупные массивы информации и обнаруживать галактики. Ранний ИИ-анализ данных «Джеймса Уэбба» выявил неожиданно большое количество дисковых галактик определённого типа, что заставило скорректировать теории развития Вселенной.
Архитектуру Morpheus Робертсон переносит со свёрточных нейросетей на трансформеры — именно эта архитектура обеспечила стремительный рост больших языковых моделей (LLM). После такого перехода система сможет охватывать для анализа участок неба, в несколько раз превышающий нынешний. Параллельно учёный создаёт генеративные ИИ-модели, обученные на данных космических телескопов, которые повышают чёткость наблюдений наземных обсерваторий, чьи снимки искажаются атмосферой. Вывести на орбиту восьмиметровое зеркало по-прежнему крайне сложно, несмотря на достижения в ракетной технике, поэтому программная обработка данных обсерватории Рубин — лучший из имеющихся вариантов.
Робертсон напрямую сталкивается с давлением мирового спроса на GPU. На средства Национального научного фонда (NSF) он развернул GPU-кластер в Калифорнийском университете в Санта-Крусе, однако оборудование быстро устаревает, а количество исследователей, нуждающихся в ресурсоёмких вычислениях, неуклонно растёт. При этом администрация действующего президента США планирует сократить финансирование NSF на 50 %.
«Люди стремятся заниматься анализом на основе ИИ и машинного обучения, и GPU — единственный способ это делать, — отметил Робертсон. — Приходится проявлять изобретательность, особенно когда работаешь на передовой технологий. Университеты не склонны рисковать, так как их ресурсы ограничены, и нужно выходить и доказывать: „Смотрите, вот куда движется наша сфера“».
