A NASA felgyorsítja a tudósok érdeklődését a GPU iránt, miután új tételek adatait kapja beáramló adatfolyam formájában

A NASA felgyorsítja az új űrtávcső indítását

*2026 szeptemberben – nyolc hónappal korábban, mint a tervezett időpont – a NASA elindítja a „Nancy Grace Roman” (RST) nevű új távcsövet a Föld körüli pályára. A misszió során mintegy 20 000 TB adatot gyűjt össze. Ez hatalmas mennyiség, amely más csillagászati állomások áramlásaival együtt növeli a grafikus feldolgozó egységek (GPU) iránti keresletet, amelyek szükségesek az adatok feldolgozásához.*

Hogyan illeszkedik az RST a modern megfigyelési ökoszisztémába
| Állomás | Működési időszak | Napi adatáram | RST 2026–… | Összesen |
|---------|------------------|---------------|------------|----------|
| James Webb | 2021 tól | 57 GB naponta | – | – |
| Vera C. Rubin Observatory | 2026‑től | ~20 TB éjszakánként | – | – |
| Hubble | 2000‑ig | 1–2 GB naponta | – | – |
*Az összehasonlítás azt mutatja, hogy az RST közel ezer-szor több adatot fog kibocsátani, mint a „Hubble”. Ez megerősíti az astronomák GPU-alapú feldolgozás felé való eltolódását: a kézi elemzés már nem bírja a mennyiségeket.*

Kulcsfigurák és hozzájárulásuk
- Brent Robertson – csillagfizikus a Santa Cruz-i California Egyetemről.
- Több mint 15 éve dolgozik misszióadatokkal, együttműködik az Nvidia-val.
- A szupernóva-szimulációkról a nagy adatfolyam-elemző eszközök fejlesztésére váltott.
- Ryan Haussen – Robertson volt doktori hallgatója.
- Együtt létrehozták a *Morpheus* mélytanulási modellt, amely galaxisokat azonosít nagy adatállományokban.

A konvolúciós hálózatoktól a transzformátorokig
*A Morpheus modell kezdetben konvolúciós neurális hálózatot használta, de most áttér a transzformátoros architektúrára – ugyanarra a technológiára, amely a modern nyelvi modellek alapja. Ez lehetővé teszi többféle égbolt feldolgozását egyetlen átvitel során.*

Generatív MI és a földi megfigyelések javítása
- Generatív modellek készülnek, amelyek űradatokon tanulnak, és korrigálják a Földképek atmoszférikus torzulásait.
- Mivel egy nyolcméteres tükör elindítása az orbitába technológiailag még mindig nehéz, a szoftveres feldolgozás a legjobb megoldás.

Pénzügyi kihívások
*A Robertson emeli ki a GPU iránti kereslet növekedését:*

> „Az emberek szeretnék használni az MI-t és a gépi tanulást, a GPU pedig az egyetlen eszköz erre. Az egyetemek óvatosak a kockázatokkal a korlátozott erőforrások miatt, de meg kell mutatniuk az irányt.”

A Nemzeti Tudományos Alapítvány (NSF) finanszírozta a GPU‑cluster létrehozását az egyetemen, de az eszközök gyorsan elavulnak. Ugyanakkor az amerikai kormány tervezi, hogy 50 % -kal csökkenti az NSF költségvetését, ami megnehezítheti a további kutatásokat.

Összegzés:
Az RST indítása 2026 szeptemberben kulcsfontosságú esemény lesz a csillagászat számára, új adatelemzési horizontokat nyitva. Parhuzamosan fejlődnek az MI‑modellek és a GPU‑felhő megoldások, de a pénzügyi korlátozások kreativitást és hatékony erőforráshasználatot követelnek meg a kutatóktól.