Рік 2025 став знаковою віхою в астрономічних дослідженнях завдяки успішній інтеграції передових систем штучного інтелекту. Ці системи призначені для управління та інтерпретації колосальних потоків даних, що надходять від сучасних оглядів зоряного неба. Це технологічне злиття кардинально змінює підхід до науки, перетворюючи сирі спостережні дані на структуровані, новітні наукові знання з безпрецедентною точністю.
Ключова демонстрація цих можливостей була детально описана у дослідженні, опублікованому в авторитетному виданні Nature Astronomy. У цьому дослідженні було представлено використання великої мовної моделі Gemini від компанії Google. Дослідники застосували Gemini для ретельного вивчення великих архівів нічного неба, зібраних у рамках масштабних спостережних проєктів, зокрема Pan-STARRS, MeerLICHT та ATLAS. Модель продемонструвала вражаючу точність класифікації: 94.1% для даних Pan-STARRS, 93.4% для спостережень MeerLICHT і 91.9% для даних ATLAS. Така продуктивність яскраво підкреслює величезний потенціал передових ШІ-фреймворків для ефективної обробки «потопу даних», характерного для великомасштабних астрофізичних оглядів.
Паралельні наукові роботи додатково підтвердили, що універсальні великі мовні моделі (ВММ), такі як Gemini, можуть виступати в ролі висококваліфікованих помічників, вимагаючи при цьому мінімальних початкових інструкцій. Використовуючи лише 15 прикладів зображень та текстових вказівок, модель досягла приблизно 93% точності у класифікації транзієнтних астрономічних явищ, таких як наднові зірки. Ця доступність фактично сприяє демократизації складного аналізу даних, дозволяючи дослідникам, які не мають глибоких знань у програмуванні ШІ, робити вагомий внесок у відкриття.
Інтеграція машинного інтелекту в науковий процес стала центральною темою Міжнародного семінару з ШІ + Астрономії, що відбувся у місті Ханчжоу, Китай, у жовтні 2025 року. Обговорення зосереджувалися на тому, як великомасштабні моделі прискорюють відкриття в спектральному аналізі, обробці зображень та інтерпретації часових даних. У цьому ж контексті розвивається діяльність багатоінституційного Інституту SkAI. Заснований у жовтні 2024 року завдяки гранту у $20 мільйонів, Інститут SkAI вже у червні 2025 року суттєво просунув свою роботу зі створення спеціалізованих ШІ-моделей. Ці моделі здатні обробляти мультимодальні астрофізичні дані — зображення, спектри та часові ряди — в промислових масштабах, обіцяючи справжню революцію в астрофізичному розумінні напередодні отримання даних від таких оглядів, як Обсерваторія Віри К. Рубін.
Ця нова ера була додатково підкреслена вражаючим досягненням старшокласника Маттео Паза у квітні 2025 року. Під керівництвом Деві Кіркпатріка в Каліфорнійському технологічному інституті (Caltech), Паз розробив алгоритм ШІ, який успішно каталогізував 1.5 мільйона раніше неідентифікованих небесних об'єктів. Модель Паза переглянула малодосліджені дані з виведеного з експлуатації інфрачервоного телескопа NEOWISE від NASA, виявивши слабкі інфрачервоні коливання змінних об'єктів, які були проігноровані через великий обсяг інформації. Ця новаторська робота, що призвела до публікації в рецензованому журналі *The Astronomical Journal*, підтверджує, що інноваційне застосування доступних інструментів значно посилює здатність до глибоких наукових відкриттів.