Cyfrowe sery ogarniają kosmos: Astronomia w dobie deficytu układów GPU
Eksplozja danych ponad możliwości człowieka
Era badania kosmosu za pomocą ludzkiego oka i ręcznych pomiarów bezpowrotnie odeszła do lamusa. Legendarny Teleskop Hubble’a, który przez dekady wyznaczał standardy w branży, generuje obecnie skromne 2 gigabajty danych dziennie. W porównaniu z nadchodzącą flotyllą instrumentów badawczych wygląda on niemal jak relikt przeszłości. Teleskop Jamesa Webba dostarcza już blisko 60 gigabajtów surowych obrazów każdej doby, a to dopiero początek. Prawdziwe wyzwanie nadejdzie wraz z uruchomieniem Obserwatorium Vera C. Rubin w Chile oraz wcześniejszym o osiem miesięcy niż planowano startem misji Nancy Grace Roman we wrześniu 2026 roku. Ten ostatni ma dostarczyć oszałamiające 20 000 terabajtów danych w trakcie swojego cyklu życia.
Od symulacji wybuchów do głębokiego uczenia
Brant Robertson, astrofizyk z UC Santa Cruz, od piętnastu lat obserwuje ewolucję metod badawczych. To, co zaczęło się od prostych analiz opartych na procesorach (CPU), przekształciło się w wyścig zbrojeń na polu jednostek graficznych (GPU). Robertson, współpracując z Nvidią, stworzył m.in. model Morpheus. To narzędzie oparte na uczeniu głębokim potrafi samodzielnie identyfikować galaktyki w gąszczu cyfrowego szumu. Ostatnie odkrycia dokonane przy pomocy AI na danych z Webba już teraz podważają dotychczasowe teorie o ewolucji dysków galaktycznych w młodym wszechświecie.
Architektura transformatorów zamiast klasycznych sieci
Obecnie nauka przechodzi kolejną metamorfozę. Podobnie jak branża dużych modeli językowych (LLM), astronomowie porzucają konwolucyjne sieci neuronowe na rzecz architektury transformatorów. Taka zmiana pozwoli Morpheusowi analizować znacznie większe obszary nieba w krótszym czasie. Co więcej, Robertson eksperymentuje z generatywną sztuczną inteligencją, aby korygować zniekształcenia obrazu powodowane przez ziemską atmosferę w teleskopach naziemnych. Skoro wyniesienie ośmiometrowego lustra na orbitę jest logistycznym i finansowym koszmarem, naukowcy wolą „naprawiać” fizykę za pomocą oprogramowania.
Polityka i krzemowy sufit
Postęp uderza jednak w barierę dostępności sprzętu. Globalny popyt na układy GPU sprawia, że ośrodki akademickie zostają w tyle za gigantami technologicznymi. Sytuację pogarsza niepewność finansowa – propozycje drastycznych cięć w budżecie National Science Foundation stawiają pod znakiem zapytania modernizację klastrów obliczeniowych na uczelniach. Robertson zwraca uwagę na konieczność bycia „przedsiębiorczym” w nauce: uniwersytety, z natury niechętne do ryzyka, muszą zostać przekonane, że bez inwestycji w ogromną moc obliczeniową współczesna astronomia po prostu oślepnie, tonąc w morzu nieprzetworzonych terabajtów.
