Michael JohnsonОколо трети неба никогда не наблюдали в ультрафиолете. 8 октября 2026 года Anthropic опубликовала рассказ астрофизика Бриса Менара о том, как он использовал Claude Science, чтобы объединить архивные космические наблюдения и оценить недостающие участки. На карте измеренные области отделены от модельных прогнозов, для которых также указана оценка неопределённости.
Проект показывает, как ИИ-агенты могут помогать с трудоёмкой обработкой научных архивов: искать наборы данных, приводить наблюдения к общей шкале и запускать повторяющиеся вычисления. Чтобы проверить прогнозы, Менар скрывал от модели части участков с известными ультрафиолетовыми измерениями, а затем сравнивал восстановленные значения с реальными данными.
Как свели наблюдения разных телескопов
Ультрафиолет поглощается атмосферным озоном, поэтому такие наблюдения проводят из космоса. Основной массив данных для проекта предоставила миссия NASA GALEX, работавшая с 2003 по 2012 год. Согласно архивному обзору MAST, GALEX наблюдала 77% неба хотя бы в одном диапазоне; миссия намеренно пропускала некоторые области с очень яркими звёздами из-за риска повреждения детекторов. Дополнительные данные проект получил от Swift и южнокорейской миссии FIMS/SPEAR.
Наблюдения разных инструментов нельзя было просто сложить: их требовалось взаимно откалибровать, привести к одинаковому разрешению и общей системе координат. По описанию Менара, Claude координировала работу агентов, которые искали открытые астрономические обзоры, обрабатывали изображения и объединяли результаты. Компоненты, рассчитанные детерминированными процедурами, в схеме проекта отделены от статистических оценок модели.
Пропуски оценивали по другим диапазонам
Чтобы заполнить пустые области, Claude использовала инпейтинг — метод оценки отсутствующих данных на основе закономерностей в имеющихся изображениях. Для областей без ультрафиолетовых наблюдений были доступны данные в видимом, инфракрасном и радио диапазонах. На участках, где ультрафиолетовые измерения существовали, модель оценивала связь между ними и наблюдениями в других диапазонах, а затем применяла эти зависимости к областям, не охваченным ультрафиолетовыми наблюдениями.
Менар проверял прогнозы на участках с известными данными: скрывал часть реальных ультрафиолетовых измерений и просил систему восстановить их. После нескольких итераций оценки в этом тесте отличались от скрытых измерений примерно на 10%. Этот результат относится к проверке на известных участках; для готовой карты Anthropic также сообщает об отдельных слоях с обозначениями «измерено» и «предсказано», а также оценками неопределённости.
На карту добавили и оценки ультрафиолетового света более чем от 100 миллионов отдельных звёзд. Их получили на основе измерений в видимом диапазоне миссии Gaia Европейского космического агентства. Таким образом, карта объединяет архивные наблюдения и расчётные слои, сохраняя сведения об их происхождении.
Проверка человеком выявила ошибку после двух раундов ревью
Просматривая изображения, Менар заметил слабые круговые следы отдельных экспозиций GALEX. Они возникали из-за остаточного ультрафиолетового свечения земной атмосферы: если фон удалён не полностью, круговые поля наблюдений немного различаются по яркости. По словам Менара, два раунда проверки другими агентами не выявили этот дефект. После его замечания агенты скорректировали фон во всех 38 тысячах наблюдений.
Этот эпизод показывает, что агенты ускоряли повторяющиеся операции, но визуальная проверка специалистом всё ещё оставалась частью рабочего процесса. В итоговой схеме важно сохранять промежуточные слои, отделять прогнозируемые области и проверять результат с помощью наблюдений и визуального анализа.
Anthropic представляет карту как образовательный ресурс, наглядно показывающий структуры Млечного Пути в ультрафиолете. Практический вывод проекта: агентная обработка может помочь завершить трудоёмкую работу с открытыми архивами, если измерения, оценки модели и результаты экспертной проверки остаются различимыми.