Система «Страж», созданная в МФТИ, автоматически анализирует данные телескопов и классифицирует переменные звёзды с точностью до 87%. В перспективе она поможет находить кометы и потенциально опасные астероиды, что сделает его важным инструментом для мониторинга космических угроз. Проект реализован на отечественных мощностях Yandex Cloud.
Панорама Млечного пути телескопа Gaia. Источник: ESA.
Телескопы по всему миру каждую ночь генерируют колоссальные объёмы данных — от 15 ТБ и больше, что сравнимо с 30 тысячами часов HD-видео. Традиционными методами с таким потоком наблюдений справиться быстро попросту невозможно, а это приводит к потере времени и ценных научных данных, что значительно замедляет, а порой и вовсе лишает возможности на открытие новых объектов во Вселенной.
Эту проблему взялись решать студенты-магистранты МФТИ (Алексей Любезный, Полина Комарова, Якуб Харабет) и их научный руководитель Виталий Шелест из Центра «Пуск». Проект, который начинался как дипломная работа формата «Стартап как диплом», довольно быстро из простого прототипа перерос в полноценный продукт, способный значительно упростить жизнь астрономам, оперативно обрабатывать огромные массивы данных и классифицировать объекты с очень высокой точностью.
Создавая «Страж», команда по максимуму использовала возможности передовых нейросетей — ConvLSTM и WaveNet — для анализа FITS-файлов, фотоизображений и временных рядов. Уже сегодня система позволяет не только определить типы звезд — от затменных до пульсирующих — но и сверится с крупнейшими мировыми каталогам Gaia DR3 и VSX. Это помогает выявить новые объекты, которых не заметили раньше, или не смогли рассмотреть из-за ограничений отдельных телескопов.
Все это — только первый шаг проекта. Оправдывая своё название, команда планирует расширить возможности системы для обнаружения потенциально опасных астероидов и комет, что сделает его важным инструментом для мониторинга космических угроз.
Уже на этапе прототипа проектом заинтересовались как российские, так и зарубежные коллеги и астрономы, любезно предоставившие данные со своих телескопов для анализа и оказывающие академическую и научную поддержку проекта, консультируя команду проекта там, где их академических знаний может быть недостаточно.
«Мы хотим сделать космос и возможности сделать открытие доступнее и проще для большинства людей. Теперь вам необязательно покупать огромный и очень дорогой телескоп, ехать с ним далеко за город и проводить несколько бессонных ночей за наблюдениями. Большинство данных есть в свободном доступе — и теперь у вас есть бесплатный, быстрый и точный инструмент для работы с ними», — рассказал Виталий Шелест, научный руководитель проекта из Центра «Пуск» МФТИ.
Неизвестный объект на изображении — объект, которого нет в каталогах Gaia и Pan-STARRS. Источник: авторы проекта
Сейчас «Страж» полностью готов к работе и может быть задействован в поиске новых звёзд, вспышек сверхновых и идентификации отснятых объектов. А чтобы не только у профессиональных астрономов была возможность сделать сенсационное открытие, команда проекта приняла решение сделать его доступным всем желающим совершенно бесплатно, опубликовав исходный код проекта на GitHub.
«Так как “Страж” делает основную ставку на точность и скорость вычислений, инфраструктура потенциально могла стать для нас очень большой проблемой, но нам удалось ее решить. За что большое спасибо хочется сказать ребятам из Yandex Cloud: Даниилу Ефимову, Максиму Барановскому и их команде. “Страж” поддержали грантом, выделили вычислительные мощности — и проект полетел», — отметил Виталий Шелест.
