ИИ-спектральный анализ применяет машинное обучение для интерпретации спектров звёзд, галактик или квантовых систем с целью классификации или улучшения данных.Спектральный анализ с применением искусственного интеллекта сочетает традиционную технику разложения света (или другого излучения) на составляющие его длины волн с алгоритмами машинного обучения, способными распознавать закономерности в получаемых спектрах. Спектры подобны отпечаткам пальцев: каждый элемент, молекула или физический процесс оставляет уникальный след в свете, который он излучает или поглощает. ИИ используется для классификации этих сигнатур, выявления редких объектов или повышения разрешения спектральных данных, что позволяет анализировать огромные массивы данных от телескопов или квантовых экспериментов, которые были бы непосильны для исследователей-людей.
Использование компьютеров для анализа спектров восходит к 1960-м годам, но применение глубокого обучения к астрономическим спектрам стало заметным в 2010-х годах с ростом крупных обзоров неба, таких как SDSS, и появлением мощных графических процессоров.
Спектрометр улавливает свет и разлагает его в спектр, который записывается как последовательность значений интенсивности на разных длинах волн. Вместо ручного сравнения спектра с известными шаблонами нейронная сеть обучается на тысячах размеченных примеров, чтобы улавливать тонкие закономерности, отличающие, скажем, чёрную дыру от нейтронной звезды или молодую звезду от старой. После обучения ИИ может мгновенно классифицировать новые спектры, даже с низким отношением сигнал/шум, и иногда определять физические свойства, такие как температура, скорость или химический состав.
Применяется в астрономии для автоматической классификации миллионов галактик и звёзд по данным обзоров, а также в квантовой оптике для интерпретации спектров экзотических материалов или источников одиночных фотонов.
ИИ-спектральный анализ иногда может определить возраст звезды только по тонкой форме её спектральных линий — то, что ранее требовало сложного физического моделирования.

















