Год 2025 ознаменовал собой переломный этап в области астрономических исследований. Этот период характеризуется успешным внедрением передовых систем искусственного интеллекта для управления и интерпретации колоссальных потоков данных, поступающих от современных обзоров неба. Данное технологическое слияние представляет собой фундаментальную трансформацию, которая позволяет преобразовывать сырые наблюдательные данные в структурированные, принципиально новые научные открытия с беспрецедентной точностью.
Ключевое подтверждение этих возможностей было представлено в исследовании, опубликованном в журнале Nature Astronomy. В нем описывалось применение большой языковой модели Gemini от Google. Исследователи использовали Gemini для тщательного анализа обширных архивов ночного неба, собранных в рамках крупных наблюдательных проектов, таких как Pan-STARRS, MeerLICHT и ATLAS. Модель продемонстрировала выдающуюся точность классификации: для данных Pan-STARRS она достигла 94,1%, для наблюдений MeerLICHT — 93,4%, а для данных ATLAS — 91,9%. Эти показатели убедительно подчеркивают огромный потенциал передовых ИИ-систем в обработке информационного потопа, присущего крупномасштабным астрофизическим обзорам.
Более того, параллельные изыскания подтвердили, что универсальные большие языковые модели, такие как Gemini, способны функционировать в качестве высококвалифицированных помощников при минимальном количестве входных инструкций. Используя всего 15 изображений-примеров и текстовые указания, модель смогла достичь точности классификации транзиентных астрономических событий, например, сверхновых, на уровне приблизительно 93%. Такая доступность технологий способствует демократизации сложного анализа данных, позволяя исследователям, не обладающим глубокими знаниями в области программирования ИИ, вносить значимый вклад в процесс открытия.
Интеграция машинного интеллекта в научный процесс стала центральной темой Международного семинара «ИИ + Астрономия», который состоялся в Ханчжоу, Китай, в октябре 2025 года. Обсуждения были сосредоточены на том, как крупномасштабные модели ускоряют открытия в спектральном анализе, обработке изображений и интерпретации данных временных рядов. В рамках смежных инициатив, Межведомственный институт SkAI, основанный в октябре 2024 года при гранте в $20 миллионов, к июню 2025 года значительно продвинулся в работе по созданию специализированных ИИ-моделей. Эти модели предназначены для обработки мультимодальных астрофизических данных — изображений, спектров и временных рядов — в промышленных масштабах, предвещая революцию в астрофизическом понимании в преддверии поступления данных от таких обзоров, как Обсерватория Веры К. Рубин.
Эта новая эра была дополнительно подчеркнута впечатляющим достижением старшеклассника Маттео Паса в апреле 2025 года. Под руководством Дэви Киркпатрика из Калифорнийского технологического института (Caltech) Пас разработал алгоритм ИИ, который успешно каталогизировал 1,5 миллиона ранее неидентифицированных небесных объектов. Модель Паса просеяла недостаточно изученные данные, полученные с выведенного из эксплуатации инфракрасного телескопа NEOWISE НАСА, обнаружив слабые инфракрасные флуктуации от переменных объектов, которые ранее были пропущены из-за огромного объема информации. Эта новаторская работа, результаты которой были опубликованы в рецензируемом издании The Astronomical Journal, подтверждает, что инновационное применение доступных инструментов многократно увеличивает потенциал для глубоких открытий.