Claude Science złożył pierwszą pełną mapę nieba w ultrafiolecie. Trzecią część nieba przewidział

Anthropic opisał 8 października, jak astrofizyk Brice Ménard z Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa, który pracuje też w Anthropic, zrobił z pomocą Claude Science pierwszą pełną mapę nieba w ultrafiolecie. Claude Science to środowisko pracy Anthropic dla naukowców. W tym projekcie Claude kierował w nim zespołem agentów AI. Historia pokazuje, jak wygląda praca naukowca, który zleca modelowi tygodnie żmudnej roboty. Opis projektu jest na blogu Anthropic.

Dlaczego takiej mapy nie było

Ultrafiolet pochłania warstwa ozonowa, więc niebo w tym świetle widać tylko z kosmosu. Największy zbiór danych pochodzi z misji GALEX agencji NASA, działającej w latach 2003–2013. Teleskop zrobił około 38 tys. obserwacji i objął mniej więcej dwie trzecie nieba. Celowo omijał jednak bardzo jasne gwiazdy, także w pasie Drogi Mlecznej, żeby nie uszkodzić detektorów. Inne teleskopy, w tym Swift i koreański FIMS/SPEAR, dołożyły dane, ale dziury zostały.

Uzupełnienie takiej mapy metodami statystycznymi to według Ménarda tygodnie pracy, piksel po pikselu. Astrofizycy odkładają takie zadania, bo mają pilniejsze badania. Ménard pisze, że każda dziedzina ma zaległe projekty tego rodzaju i że z Claude'em łatwiej je wreszcie zrobić.

Jak agenci złożyli mapę

Polecenie było proste do opisania: zebrać wszystkie dostępne dane w ultrafiolecie, sprowadzić je do wspólnej skali, połączyć i wypełnić każdą dziurę. Agenci sami znaleźli w sieci publiczne zbiory i je pobrali. Potem usuwali poświatę wokół jasnych gwiazd, podobną do odblasku latarni na zdjęciu. Każdy instrument rejestruje ultrafiolet trochę inaczej, więc dane trzeba było wzajemnie skalibrować i przenieść do jednego układu współrzędnych.

Najtrudniejsza była jedna trzecia nieba, której nikt nigdy nie sfotografował w ultrafiolecie. Claude użył uzupełniania obrazu, czyli metody, w której model odtwarza brakujący fragment z tego, co go otacza. Do tego dołożył obserwacje tych samych miejsc w świetle widzialnym, podczerwieni i falach radiowych. Na dwóch trzecich nieba, gdzie ultrafiolet zmierzono, model nauczył się, jak jasność w ultrafiolecie wiąże się z innymi zakresami, i zastosował to do reszty.

Żeby sprawdzić wynik, Ménard kazał ukryć fragmenty, dla których istnieją prawdziwe pomiary. Po kilku poprawkach przewidywania różniły się od pomiarów o około 10 proc. Na koniec Claude dodał światło ponad 100 mln pojedynczych gwiazd, oszacowane z danych satelity Gaia Europejskiej Agencji Kosmicznej.

Gdzie model się pomylił

Pierwsze wersje nie były bez błędów. Ménard zauważył na najciemniejszych fragmentach słabe kręgi, nieco jaśniejsze albo ciemniejsze od otoczenia. Były to ślady pojedynczych zdjęć GALEX z resztkami poświaty ziemskiej atmosfery. Claude wpisał ten problem na listę znanych ryzyk na początku projektu. Mimo to mapa przeszła dwie rundy sprawdzania przez innych agentów i nikt błędu nie wyłapał. Po wskazówce naukowca agenci poprawili wszystkie 38 tys. obserwacji w kilka godzin.

Powstało kilkanaście kolejnych wersji mapy w ciągu kilku dni. Ménard planował z Claude'em następne kroki, a potem wracał do własnych badań, gdy agenci liczyli godzinami.

Czego można się z tego nauczyć

Najciekawsze jest to, czego model sam nie zauważył. Agenci sprawdzający pracę innych agentów przepuścili widoczny błąd, a wyłapał go człowiek, który wiedział, jak ma wyglądać niebo. Jeśli zlecasz AI długą pracę na danych, kontrola na końcu zostaje po twojej stronie.

Wcześniej opisywaliśmy podobne projekty: fizyka, który z Claude'em zbudował zestaw narzędzi BootLoops, i odkrycie nowego układu enzymów. Mapa nieba ma dodatkowe warstwy, które przy każdym pikselu mówią, czy to pomiar, czy przewidywanie, i jak duża jest niepewność. Anthropic nie podaje w tekście, czy z Claude Science można korzystać w Polsce ani ile kosztuje.