NASA przyspieszy zainteresowanie naukowców GPU, napotykając strumień danych od nowych teleskopów

NASA przyspiesza uruchomienie nowego teleskopu kosmicznego

*W wrześniu 2026 roku – o osiem miesięcy wcześniej niż planowano – NASA wyśle w orbitę Ziemi nowy teleskop „Nancy Grace Roman” (RST). W trakcie swojej misji zgromadzi około 20 000 TB danych. To ogromna ilość, która wraz z przepływami z innych obserwatoriów stworzy rosnące zapotrzebowanie na procesory graficzne (GPU), niezbędne do ich przetwarzania.*

Jak RST wpasowuje się w współczesny ekosystem obserwacji
ObserwatoriumCzas trwaniaCodzienna ilość danychRST2026–…20 000 TB (całkowicie)James Webb od 2021 r.57 GB dziennieVera C. Rubin Observatory2026 r. i dalej~20 TB na nocHubble do 2000 h1–2 GB dziennie
*Porównanie pokazuje, że RST będzie wydawać prawie tysiąc razy więcej danych niż „Hubble”. Potwierdza to przejście astronomów na przetwarzanie GPU: ręczna analiza już nie wytrzymuje ilości.*

Kluczowe postacie i ich wkład
- Brant Robertson – astrofizyk z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Santa Cruz.

- Pracuje z danymi misji od ponad 15 lat, współpracując z Nvidia.

- Przechodzi od symulacji supernowych do opracowywania narzędzi analizy przepływów danych.

- Ryan Hausen – były doktorant Robertsona.

- Razem stworzyli model uczenia głębokiego *Morpheus* do rozpoznawania galaktyk w dużych zbiorach danych.

Od sieci konwolucyjnych do transformatorów
*Morfheus początkowo używał sieci neuronowych konwolucyjnych, ale teraz przechodzi na architekturę transformerów – tę samą technologię, która leży u podstaw współczesnych modeli językowych. Pozwoli to przetwarzać kilka razy więcej nieba w jednym przebiegu.*

Generatywny AI i ulepszanie obserwacji ziemskich
- Tworzone są modele generatywne, wytrenowane na danych kosmicznych, które korygują zniekształcenia atmosferyczne zdjęć Ziemi.

- Ponieważ uruchomienie ośmimetrowej lustrzanej reflektora w orbitę pozostaje technologicznie trudne, przetwarzanie programowe staje się najlepszą opcją.

Wyzwania finansowe
*Robertson zauważa wzrost popytu na GPU:*

> „Ludzie chcą korzystać z AI i uczenia maszynowego, a GPU jest jedynym narzędziem do tego. Uniwersytety są ostrożne w kwestii ryzyka z powodu ograniczonych zasobów, ale trzeba pokazywać kierunek rozwoju.”

Narodowy Fundusz Nauki (NSF) finansował stworzenie klastra GPU na uniwersytecie, jednak sprzęt szybko się przestarzał. Jednocześnie administracja prezydenta USA planuje zredukować budżet NSF o 50 %, co może utrudnić dalsze badania.

Podsumowanie:

Uruchomienie RST we wrześniu 2026 roku będzie kluczowym wydarzeniem dla astronomii, otwierając nowe horyzonty analizy danych. Jednocześnie rozwijają się modele AI i rozwiązania chmurowe GPU, ale ograniczenia finansowe wymagają od badaczy kreatywności i efektywnego wykorzystania zasobów.