หากคุณได้มีโอกาสวิเคราะห์ปรากฏการณ์ของจักรวาล เช่น การเกิดเลนส์ความโน้มถ่วง (Gravitational lensing) หรือการ“บิดโค้ง” ของแสงที่ส่องสว่างมาจากแหล่งกำเนิด ทางที่ดีที่สุดตอนนี้คือการใช้โครงข่ายประสาทเทียม หรือ Neural Network ซึ่งเป็น AI แบบหนึ่งในการวิเคราะห์ ซึ่งนักวิจัยที่มหาวิทยาลัยแสตนฟอร์ดและศูนย์วิจัย SLAC Accelerator Laboratory ได้ทดสอบแล้วว่า เร็วกว่าวิธีการที่เคยใช้งานมาถึง 10 ล้านเท่า
เลนส์ความโน้มถ่วง (Gravitational lensing) หรือการ“บิดโค้ง” ของแสงที่ส่องสว่างมาจากแหล่งกำเนิดนั้นเป็นการสังเกตเห็นวัตถุขนาดใหญ่ในจักรวาล เช่น กลุ่มก้อนกาแลคซี่ที่เป็นแหล่งกำเนิดแสงสว่างได้ส่องแสงออกมาแล้วแสงนั้นได้“บิดโค้ง“จากจุดเริ่มต้น โดยเมื่อใช้กล้องเทเลสโคปดูจึงจะเห็นอาการดังกล่าว ซึ่งการบิดโค้งนี้เองจะช่วยให้นักดาราศาสตร์ฟิสิกส์หาประเภทของวัตถุที่ทำให้เกิดปรากฏการณ์ดังกล่าวได้
ปัญหาคือการเปรียบเทียบภาพที่บันทึกไว้สำหรับการจำลองปรากฏการณ์เลนส์ความโน้มถ่วงก่อนหน้านี้จะต้องใช้แรงงานคนในการทำร่วมหลายสัปดาห์ ซึ่งปัจจุบันทางทีมวิจัยได้อธิบายว่าได้จำลองโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ถูกฝึกฝนเพื่อรู้จำเลนส์ชนิดต่างๆ โดยการเรียนรู้จากข้อมูลจำลองการเกิดปรากฏการณ์ประมาณครึ่งล้านแบบ และเมื่อเริ่มใช้งานกับภาพจริง ตัวโครงข่ายประสาทเทียมนี้เองก็สามารถที่จะทำนายได้เลยว่าเป็นเลนส์ชนิดใดรวมถึงประเภทของวัตถุ ซึ่งสามารถทำเหมือนกับการวิเคราะห์โดยแรงงานคน หากแต่สามารถตอบได้แทบจะทันทีทันใด
เทคนิคที่เป็นพื้นฐานของ AI นี้ คือการรู้จำข้อมูลจากภาพ หรือ image recognition โดยได้กลายเป็นพื้นฐานของการพัฒนาแอปพลิเคชันต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ ในช่วงปีที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น ในโซเชียลเน็ตเวิร์กต่างๆ ที่สามารถระบุใบหน้าแล้วรู้จำได้ว่าเป็นใบหน้าของใครจากในภาพได้ หากแต่งานของนักวิทยาศาสตร์ต้องมีความแม่นยำในระดับสูงสุด โดยเมื่อได้มีการใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมในการแก้ปัญหาของดาราศาสตร์ฟิสิกส์มาก่อนหน้านี้แล้วพบว่าสามารถใช้งานได้ โดยผลลัพธ์อาจมีไม่ดีบ้างผสมผสานกันไป
