Knowledge Discovery in Astronomy

สคริปต์ที่ใช้ในการประชุม MIND Lab วันที่  30 มิถุนายน 2554

เกริ่นนำ

เรื่องที่ผมจะพูดในวันนี้มีชื่อว่า “Knowledge Discovery in Astronomy” หรือ “การค้นความรู้ในวิชาดาราศาสตร์”  เราลองไปดูว่าในสาขาวิชาอื่น ซึ่งในที่นี้คือดาราศาสตร์ เขาจะมีเทคนิคการค้นความรู้อย่างไรบ้าง เหตุใดการค้นความรู้ทางดาราศาสตร์จึงเป็นเรื่องสำคัญและน่าสนใจ ลักษณะเฉพาะของข้อมูลทางดาราศาสตร์มีอะไรบ้าง ในยุคคอมพิวเตอร์อย่างนี้ เขาประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ในการค้นความรู้ทางดาราศาสตร์อย่างไร และส่วนหนึ่งจะพูดถึงแนวโน้มหรือ Trend ของงานวิจัยการค้นความรู้ในวงการคอมพิวเตอร์ในอีกสัก 10-20 ปี อนึ่งเมื่อเราพูดถึง Trend แล้วมันแค่ “อาจจะเป็นไปได้” กล่าวคือมีความน่าจะเป็นที่จะเป็นไปได้เท่านั้น ไม่ใช่เป็นไปแน่ๆ ซะทีเดียว และสุดท้ายก็จะพูดถึงความพร้อมของไทยในงานวิจัยการค้นความรู้ทางดาราศาสตร์ด้วย

เทคนิคการค้นความรู้ในวิชาดาราศาสตร์

วิชาดาราศาสตร์แปลกกว่าศาสตร์ด้านอื่นตรงที่ดาราศาสตร์เป็น Discovery Driven Science กล่าวคือการพัฒนาความรู้ทางดาราศาสตร์มักควบคู่ไปกับการค้นพบใหม่ๆ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ส่วนใหญ่แล้วความรู้ทางด้านดาราศาสตร์จะพัฒนาก็ต่อเมื่อมีการค้นพบใหม่ๆ ต่างจากความรู้ของศาสตร์ด้านอื่นที่มักจะพัฒนาโดยการสร้างทฤษฎีคู่แข่งมาปิดจุดอ่อนของทฤษฎีเดิม ดังนั้นการค้นพบทางดาราศาสตร์หนึ่งครั้งจึงสำคัญถึงขนาดปฏิวัติวงการดาราศาสตร์โดยสิ้นเชิง

แต่ถึงกระนั้นก็ตาม เทคนิคการค้นความรู้ทางดาราศาสตร์ก็ไม่แตกต่างจากกระบวนการ Machine Learning ในคอมพิวเตอร์มากนัก ในที่นี้ผมลองยกตัวอย่างการค้นพบความรู้ 4 รูปแบบที่มีทั้งในวงการคอมพิวเตอร์และวงการดาราศาสตร์กันได้แก่ การจัดกลุ่ม (Clustering) การจำแนก (Classification) การตรวจภาวะแปลกแยก (Anomaly Detection) และการจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition)

การจัดกลุ่ม (Clustering) ในทางดาราศาสตร์มีการค้นพบความรู้โดยการจัดกลุ่มที่มีชื่อเสียงมาก ถึงขนาดเอามาเป็นตัวอย่างในหนังสือ Computer Machine Learning ทั่วไป นั่นคือแผนภาพ Hertzsprung–Russell แผนภาพ Hertzsprung–Russell เป็นแผนภาพที่ Plot แต่ละจุดแทนดวงดาว โดย Plot ระหว่างอุณหภูมิพื้นผิวดาวกับความสว่างพื้นผิวดาว Hertzsprung–Russell แสดงให้เห็นว่าดาวแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มได้แก่ แถบดาวกระบวนหลัก (Main Sequence) ซึ่งเป็นดาวปกติ ดาวยักษ์แดง (Red Giant) ซึ่งเป็นดาวที่มีอุณหภูมิน้อยแต่ความสว่างมาก และ ดาวแคระขาว (White Dwarf) คือดาวที่มีอุณหภูมิมากแต่สว่างน้อย การแบ่งแยกกลุ่มนี่เองทำให้เกิดการศึกษา “วิวัฒนาการของดาวฤกษ์” เพื่ออธิบายชีวิตของดาวฤกษ์ โดยแสดงให้เห็นว่า แท้จริงแล้วดาวยักษ์แดงและดาวแคระขาวต่างก็เป็นรูปแบบการวิวัฒนาการของดาวฤกษ์รูปแบบหนึ่ง

HR Diagram

แผนภาพ Hertzsprung-Russell (Credit: commons.wikimedia.org)

การจำแนก (Classification) ในวิชาดาราศาสตร์มีวัตถุทางดาราศาสตร์ที่ต้องศึกษามากมาย การค้นพบวัตถุทางดาราศาสตร์ใหม่ๆ หรือการจำแนกได้ว่าวัตถุดาราศาสตร์แปลกปลอมนี่คืออะไรจึงเป็นสิ่งที่สำคัญ

เช่นในปี 1782 Herschel ค้นพบว่ายูเรนัสเป็นดาวเคราะห์ ไม่ใช่ดาวฤกษ์ นั่นทำให้จำนวนดาวเคราะห์จากที่มองเห็นด้วยตาเปล่า 5 ดวง (ไม่นับโลก) เพิ่มเป็น 8 ดวงหลังจากค้นพบว่าดาวยูเรนัส เนปจูน และพลูโตเป็นดาวเคราะห์ด้วย แต่ดาวยูเรนัสนั้นเคลื่อนที่ช้ามากจนไม่สามารถสังเกตได้ การค้นพบจึงต้องเกิดจากการบันทึกข้อมูลเป็นเวลายาวนาน หรืออย่างในปี 1922 Öpik จำแนกได้ว่า แอนโดรมีดานั้นไม่ใช่ดาวดวงหนึ่ง แต่เป็นดาวหลายล้านดวงมาก จนมีการค้นพบว่านั่นคือกาแลคซีอีกกาแลคซีหนึ่ง

MK  Stellar Classification

การจำแนกประเภทดาวฤกษ์ Morgan-Keenan (Credit: commons.wikimedia.org)

การตรวจภาวะแปลกแยก (Anomaly Detection) ในปี 1967 ระหว่างการบันทึกข้อมูลเพื่อค้นหาสิ่งมีชีวิตทรงภูมิปัญญาจากต่างดาวอยู่นั้น Burnell ได้ค้นพบสัญญาณประหลาดที่มาจากดาวกลุ่มหนึ่ง ปรากฏว่า มันเป็นสัญญาณที่มียอดแหลมสูงรายคาบ (Periodic Peak) ต่อมาได้เรียกสิ่งนี้ว่า Pulsar มาจาก Pulse แปลว่าปล่อยเป็นห้วงๆ ปัจจุบันมีทฤษฎีที่เสนอว่า Pulsar เป็นการพิสูจน์การมีอยู่ของดาวนิวตรอน ซึ่งเชื่อว่าเป็นรูปแบบวิวัฒนาการของดาวฤกษ์รูปแบบหนึ่งเช่นกัน และการค้นพบนี้ทำให้อาจารย์ที่ปรึกษาของ Burnell ที่ชื่อ Hewish ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ในปี 1967 ทันที อันนี้มีเกร็ดประวัตินิดหนึ่งว่า รางวัลนี้ไม่ทราบว่าเป็นเพราะอะไร Hewish จึงได้รับรางวัลโนเบลเพียงแค่ท่านเดียว Burnell ได้อธิบายว่า Hewish เป็นคนเสนอทฤษฎี Pulsar ส่วนเธอไม่เชื่อในทฤษฎี Pulsar ตั้งแต่ตอนแรก จึงทำให้รางวัลโนเบลเรื่องนี้ตกเป็นของ Hewish คนเดียวทั้งที่คนค้นพบสัญญาณประหลาดคือ Burnell

pulsar

Pulsar ใจกลางเนบิวลาปู ถ่ายในย่านรังสีเอ็กซ์ (Credit: commons.wikimedia.org)

การจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) เช่นเดียวกันในปี 1965 ที่ Bell lab ซึ่งตั้งชื่อตามอเล็กซานเดอร์ แกรเฮม เบลล์ Penzias และ Wilson ทดลองรับสัญญาณจากแหล่งที่ไกลออกไปนอกโลก เขาจับรูปแบบบางอย่างได้เป็นคลื่นความถี่ต่ำระดับไมโครเวฟ ที่ไม่ได้มาจากดาวดวงใด กล่าวคือมาจากตัวอวกาศเอง การค้นพบนี้ถูกเรียกว่า รังสีไมโครเวฟพื้นหลัง (Cosmic Background Microwave) ซึ่งเป็นหลักฐานหนึ่งที่ยืนยันทฤษฎีบิกแบง และอธิบายการกำเนิดของจักรวาล และแน่นอน การค้นพบนี้ทำให้ Penzias และ Wilson ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ในปี 1978

นอกจากนี้แล้ว Mather และ Smooth (และแน่นอนว่าต้องใช้คอมพิวเตอร์) ยังได้จับรูปแบบรังสีไมโครเวฟพื้นหลังจนได้คุณสมบัติวัตถุดำที่ครบถ้วนสมบูรณ์ และแน่นอนทั้งคู่ได้รางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ในปี 2006

CBR

แผนภาพรังสีไมโครเวฟพื้นหลัง (Credit: commons.wikimedia.org)

ความสำคัญของการค้นความรู้ในวิชาดาราศาสตร์

จากเห็นไปแล้วว่าการค้นพบทางดาราศาสตร์ส่วนใหญ่จะเป็นเรื่องที่ยิ่งใหญ่จนได้รับรางวัลโนเบล ถามว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น? ผมมีเหตุผลให้สามประเด็น

1. จักรวาลเป็นสถานที่เราอยู่ ดังนั้นการค้นพบความรู้ใหม่ในจักรวาล จึงเหมือนกับเป็นปรัชญารูปแบบหนึ่งที่ทำให้ “เรา” เข้าใจการดำรงอยู่ของ “เรา” มากขึ้น

2. จักรวาลเหมือนห้องทดลองทางฟิสิกส์ขนาดใหญ่ ปรากฏการณ์ทางฟิสิกส์หลายอย่างไม่สามารถทำการทดลองบนโลกได้ อาจเป็นเพราะขนาด ความร้อน ฯลฯ แต่จักรวาลที่แสนยิ่งใหญ่อาจมีปรากฏการณ์มากมายที่สามารถยืนยันทฤษฎีของเราได้

3. จักรวาลนั้นมหัศจรรย์อย่างยิ่ง หลายครั้งเราอยู่กับโลกที่มนุษย์สร้างขึ้นมากเกินไป จนเมื่อเราได้สัมผัสจักรวาล เรามักพบความมหัศจรรย์ หนึ่งคือมันสวยงาม สองคือมันเป็นธรรมชาติอย่างแท้จริง ในวงการดาราศาสตร์มักพูดกันเสมอว่า “ดาราศาสตร์เป็นวิชาที่เต็มไปด้วยความมหัศจรรย์ มนุษย์เริ่มต้นคิดเรื่องวิทยาศาสตร์จากดาราศาสตร์ เราเริ่มต้นเรียนวิทยาศาสตร์ด้วยดาราศาสตร์ แต่พอเราเรียนสูงขึ้น ดาราศาสตร์กลับถูกละเลยเสียแล้ว”

The Nile and Egypt from NASA

ภาพถ่ายประเทศอิยิปต์และแม่น้ำไนล์ยามค่ำคืนจากอวกาศ (Credit: triggerpit.com ภาพถ่าย NASA ไม่มีลิขสิทธิ์)

ลักษณะสำคัญของการค้นความรู้ในวิชาดาราศาสตร์

แม้ว่าการค้นพบทางดาราศาสตร์จะเป็นเรื่องมหัศจรรย์ แต่ทุกอย่างก็มีเรื่องต้องท้าทาย ข้อท้าทายหรือปัญหาที่มักเจอในการค้นหาความรู้ทางดาราศาสตร์ก็คือ

1. ข้อมูลขนาดใหญ่มาก จักรวาลมีขนาดมหาศาล ดังนั้นเราจึงเก็บข้อมูลได้จำนวนมากด้วย หากอยากรู้ว่าจักรวาลใหญ่ขนาดไหน จะขอยกตัวอย่างปรากฏการณ์ฟิสิกส์ปรากฏการณ์หนึ่งที่เรียกว่า การพลิกขั้วของอิเล็กตรอนไฮโดรเจน ซึ่งปรากฏการณ์นี้จะให้คลื่นความยาวคลื่น 21 cm แต่มีโอกาสเกิดน้อยมากๆๆ น้อยกว่าการพลิกขั้วจัดตั้งรัฐบาล จนไม่สามารถสังเกตเห็นปรากฏการณ์นี้บนโลกได้ แต่เรากลับได้รับคลื่นความยาวคลื่น 21 cm นี้มาจากทุกๆ ทิศทางของจักรวาล คิดดูว่ามันใหญ่ขนาดไหน?

2. ข้อมูลมีความหลากหลายสูง เพราะวัตถุทางดาราศาสตร์มีความหลากหลาย การวัด หรือการจัดเก็บก็ต้องมีความแตกต่างกันด้วย

3. ต้องใช้การคำนวณที่แม่นยำสูง องศาที่ต่างกันเพียงนิดเดียว เป็นระยะทางที่ห่างไกลในอวกาศจริง ดังนั้นจึงต้องใช้การคำนวณที่แม่นยำสูง เพราะดาวแต่ละดวงในสายตาเรามันห่างกันนิดเดียว เล่ากันว่านาซาต้องใช้ค่า pi ละเอียด 40 ตำแหน่งเป็นอย่างน้อย

Andromeda

กาแลคซีแอนโดรมีดา (Credit: commons.wikimedia.org)

คอมพิวเตอร์กับการค้นพบความรู้ทางดาราศาสตร์

แน่นอนว่ายุคนี้เป็นยุคแห่งคอมพิวเตอร์ แม้ในวิชาดาราศาสตร์ก็จำเป็นต้องใช้คอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ และแน่นอนว่ามี Conference เฉพาะทางด้านงานวิจัยคอมพิวเตอร์กับดาราศาสตร์เช่น Classification and Discovery in Large Astronomical Surveys ซึ่งจัดที่ปราสาท Ringberg ในวันที่ 14-17 ตุลาคม 2554 ผู้วิจัยต้องมีความรู้ทั้งทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computer Science) และทางดาราศาสตร์เป็นอย่างดี

ยกตัวอย่างงานวิจัยใน Conference นี้เช่น“Self-Organizing Maps. An application to the OGLE data and the Gaia Science Alerts” ของ Lukasz Wyrzykowski และ Vasily Belokurov ถามว่าเขาทำอะไร?

SOM OGLE

Wyrzykowski Belokurov 2008

ในชื่อนี้มีสองคำที่ควรรู้จักคือ Self-Organizing Map หรือ SOM คำนี้มาจากฝั่งวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ เป็นเทคนิคที่ใช้ Neural Network ในการ Cluster โดยใช้ Kohonen Map ส่วน OGLE ย่อมาจาก Optical Gravitational Lensing Experiment หรือ “การทดลองเลนส์แรงโน้มถ่วงจากการรับรู้” เลนส์แรงโน้มถ่วงคืออะไร? เลนส์แรงโน้มถ่วงคือชื่อปรากฏการณ์ที่เทหวัตถุมวลมากจะทำให้กาลอวกาศรอบข้างบิดเบี้ยว เมื่อแสงวิ่งผ่านดาวฤกษ์มวลมาก แสงจะโค้งงอตามทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป เปรียบเสมือนดาวฤกษ์มวลมากเป็นเลนส์นั่นเอง ภาพที่เห็นคือเราจะเห็นดาวกระจุกตัวแบบนี้ การกระจุกตัวก็คือ Cluster ดังนั้นเราจึงใช้ Self-Organizing Map มาช่วยได้นั่นเอง

Gravitational Lense

เลนส์แรงโน้มถ่วง (Credit:commons.wikimedia.org)

ทิศทางงานวิจัยการค้นความรู้ทางคอมพิวเตอร์ในอนาคต

ผมขอหยุดตรงนี้สักครู่หนึ่งเพื่อพูดถึงทิศทางงานวิจัยการค้นความรู้ทางคอมพิวเตอร์บ้าง ผมว่างานวิจัยการค้นพบความรู้ทางคอมพิวเตอร์ส่วนหนึ่ง “น่าจะ” ไปในทิศทางที่เรียกว่า Diagonal O-X หรือการชนะเกม O-X ในแนวทแยง กล่าวคือสมมติว่าแต่ละแถวเป็นศาสตร์สาขาทางคอมพิวเตอร์อย่าง Time Series Image Processing หรือ Knowledge Management คือแทนที่งานวิจัยจะวิจัยสาขาใดสาขาหนึ่งอย่างลึกซึ้งเหมือนกับเล่น O-X ให้ครองได้แถวใดแถวหนึ่งจนชนะ เราจะพบว่าจะมีงานวิจัยกลุ่มหนึ่งที่เริ่มทำงานข้ามสาย เพื่อมุ่งรวบรวมแนวคิดที่สอดคล้องกันเป็นแนวคิดใหม่ที่ support บางสาขา เหมือนพยายามวาง O-X ในแต่ละแถวแตกต่างกันบ้าง แล้วรวบชนะ O-X ในแนวทแยง  อย่างผมทำเรื่องคอมพิวเตอร์กับกฎหมาย มันไม่ใช่มุ่งเอาหลักการทางคอมพิวเตอร์ใดหลักการหนึ่งไปประยุกต์ใช้กับกฎหมายเท่านั้น แต่มันเป็นการพัฒนาศาสตร์ทั้งคู่พร้อมกันเลยทีเดียว โดยการพัฒนานั้นเกิดจากการรวบรวมนั่นเอง (แนวปรัชญาหน่อยๆ) เช่น กฎหมายเริ่มได้รับอิทธิพลทางคอมพิวเตอร์มากขึ้นเรื่อยๆ ในขณะเดียวกัน คอมพิวเตอร์ก็ค่อยๆ implement เป็นภาษามนุษย์มากขึ้นเรื่อยๆ เช่นเดียวกับดาราศาสตร์ ซึ่งอาจมองว่าใช้ความรู้ได้หลายแขนงเช่นเราอาจมองได้ว่าสัญญาณ Pulsar เป็นปัญหา Time Series หรือ Time Series บางครั้งอาจได้เจอ Knowledge Representation ใหม่ตามความรู้ทางดาราศาสตร์ เหมือนอย่าง Classification and Discovery in Large Astronomical Surveys ดังกล่าวขั้นต้นก็เป็น Conference ที่ผู้เข้าร่วมต้องใช้ความรู้ทั้งในทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) ในการจัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และดาราศาสตร์ในการเข้าใจตัวข้อมูล ผมคิดว่า Conference ในอนาคตอาจเป็น Diagonal O-X เช่นนี้มากขึ้นเรื่อยๆ

 Classification and Discovery in Large Astronomical Surveys

Classification and Discovery in Large Astronomical Surveys (Webpage)

ความพร้อมในด้านงานวิจัยการค้นความรู้ทางดาราศาสตร์ของประเทศไทย [Page 15]

เรื่องสุดท้ายที่ผมจะพูดในวันนี้ก็คือ ความพร้อมของประเทศไทยในการวิจัยการค้นความรู้ทางดาราศาสตร์ น่าแปลกมากตรงที่ถึงแม้ว่าประเทศไทยจะไม่เคยมียานอวกาศ ไม่เคยมีสถานีอวกาศกับเขา แต่ประเทศไทยกลับมีความกระตือรือร้นทางด้านดาราศาสตร์สูงมาก เห็นได้จากความตื่นตัวเวลามีเหตุการณ์ทางดาราศาสตร์ที่สำคัญอย่างจันทรุปราคา หรือสุริยุปราคา หรือแม้แต่โหราศาสตร์การดูดาว ผมว่าปัจจัยความพร้อมทางด้านงานวิจัยทางดาราศาสตร์มีสูงมาก ตัวอย่างปัจจัยเช่น

1. ทางด้านประวัติศาสตร์การศึกษาดาราศาสตร์ เรามีประวัติศาสตร์การศึกษาทางดาราศาสตร์ที่ยาวนาน ตั้งแต่สมเด็จพระนารายณ์มหาราชที่มีหอดูดาวที่ลพบุรีและทอดพระเนตรสุริยุปราคา พระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าฯ ที่ทรงทำนายสุริยุปราคาที่จะเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำ แม้แต่เจ้าฟ้าเจ้าแผ่นดินในปัจจุบันเช่น สมเด็จย่า สมเด็จพระพี่นางฯ สมเด็จพระเทพฯ เป็นต้น ยังสนพระทัยในด้านดาราศาสตร์ และทรงเป็นอุปถัมภ์โครงการทางดาราศาสตร์จำนวนมาก

พระนารายณ์มหาราชทอดพระเนตรสุริยุปราคาที่หอดูดาววัดสันเปาโล ลพบุรี

2. ทางด้านโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ทางดาราศาสตร์ แม้ว่าจะไม่ปรากฏในหน้าสื่อและมีนักวิจัยที่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง แต่รัฐบาลไทยลงทุนโครงสร้างพื้นฐานทางดาราศาสตร์อย่างมาก เรามีหอดูดาวขนาดใหญ่จำนวน 9-10 แห่ง มีองค์กรทางดาราศาสตร์มากมายเช่น สมาคมดาราศาสตร์แห่งไทย สถาบันวิจัยดาราศาสตร์แห่งชาติ (NARIT) ซึ่งล่าสุดมีโครงการสร้างหอดูดาวแห่งชาติเฉลิมพระเกียรติฯ ขนาดใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่ยอดดอยอินทนนท์ และหอดูดาวภูมิภาคสำหรับประชาชนอีก 5 แห่งทั่วประเทศอีกด้วย

สถาบันวิจัยดาราศาสตร์แห่งชาติ

สถาบันวิจัยดาราศาสตร์แห่งชาติ (NARIT)

3. ทางด้านการศึกษาดาราศาสตร์ มีการบรรจุวิชาโลก ดาราศาสตร์ และอวกาศไว้ในหลักสูตรมัธยมศึกษาตอนปลายตั้งแต่รุ่นปีการศึกษา 2547 (รุ่นที่ได้ Admission รุ่นแรกก็คือรุ่นผมนั่นเอง) เป็นต้นมา มีทุนรัฐบาลให้ไปเรียนดาราศาสตร์ที่ต่างประเทศอยู่สม่ำเสมอ มีการจัดการแข่งขันดาราศาสตร์โอลิมปิกทั้งในระดับชาติ และเคยเป็นเจ้าภาพการแข่งขันดาราศาสตร์โอลิมปิกในระดับนานาชาติ และผลการแข่งขันในระดับนานาชาติก็เป็นที่ยอมรับ นอกเหนือจากนั้นแล้วเด็กไทยยังมีความกระตือรือร้นทางดาราศาสตร์ที่สูงมาก โครงการหนึ่งที่น่าภาคภูมิใจของเด็กไทยคือ โครงการ Thailand near Space Research group หรือ TSR ซึ่งเป็นโครงการที่เด็กคิดขึ้นเองเพื่อส่งบอลลูนถ่ายภาพขอบยานอวกาศนอกโลกสำเร็จ ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ายินดี และไม่แน่ว่ารางวัลโนเบลครั้งต่อๆ ไปอาจเป็นคนไทยก็ได้สักวันหนึ่ง

Thailand near Space Research

ภาพถ่ายขอบอวกาศภาพแรกจากโครงการ TSR

ส่งท้าย

สุดท้ายนี้ ผมขอกล่าวว่า เมื่อวันใดที่คุณเดินออกไปจากตึกที่อยู่อาศัยและมองออกไปบนท้องฟ้า นอกจากจะเห็นความสวยงามแล้ว ผมหวังว่าคุณจะได้เห็นความรู้อันมากมายมหาศาลที่รอคอยให้คุณแสวงหาอยู่ ขอบคุณทุกท่านที่มารับฟังในวันนี้

seven sister

ภาพกระจุกดาวลูกไก่ถ่ายโดย NASA

คำถาม-คำตอบ และแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

MIND Lab คืออะไร

MIND Lab ย่อมาจาก “Machine Intelligence and Knowledge Discovery Lab” ภาษาไทยคือห้องปฏิบัตการอัจฉริยะภาพเครื่องจักรและการค้นพบความรู้ เป็นกลุ่มในที่สนใจวิธีการที่ทำให้ข้อมูลที่ได้มานั้นเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้มากที่สุดโดยใช้เทคนิคทางคอมพิวเตอร์ ด้วยวิธีการ Representation ข้อมูลรูปแบบใหม่ การจัดการข้อมูลรูปแบบใหม่เช่นข้อมูลที่มีลักษณะเรียงลำดับยาว (Sequence Data หรือในวงการคอมพิวเตอร์มักเรียกว่า Time Series Data)  หรือจัดการกับปัญหาในข้อมูลเช่น ข้อมูลมีขนาดใหญ่ มีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องมาก มีข้อมูลตัวอย่างบางจำพวกน้อย เป็นต้น โดยนำเสนอวิธีลดปัญหาในข้อมูลลงเช่น การลดมิติของข้อมูล (Dimension Reduction) การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)  เป็นต้น

เทคนิคการค้นความรู้ในวิชาดาราศาสตร์

เทคนิคการค้นความรู้ที่กล่าวไปได้แก่ การจัดกลุ่ม (Clustering) การจำแนก (Classification) การตรวจภาวะแปลกแยก (Anomaly Detection) และการจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) หมายถึงอะไร? ในทางคอมพิวเตอร์เขาทำกันอย่างไร?

การจัดกลุ่ม(Clustering) หมายถึง การได้ข้อมูลมาชุดหนึ่งที่ยังไม่ได้แบ่งแยกจำพวก แล้วเอามาแบ่งแยกเป็นจำพวกๆ หรือจัดหมวดหมู่ให้เหมาะสมโดยให้ในหมวดหมู่มีความคล้ายคลึงกันสูง (High Coherence) และระหว่างหมวดหมู่มีความคล้ายคลึงกันต่ำ (Low Couple) ผู้ใช้จะมองผลลัพธ์การจัดหมวดหมู่และหาคำอธิบายก็จะเกิดความรู้ใหม่ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเช่นแผนภาพ Hertzsprung–Russell ดังกล่าวข้างต้นที่ทำให้เกิดศาสตร์ “วิวัฒนาการของดาวฤกษ์” เพื่ออธิบายปรากฏการณ์ดังกล่าว

การทำ Clustering ในคอมพิวเตอร์ ก็ต้องกำหนดตัววัดความคล้ายคลึงที่คำนวณออกมาเป็นตัวเลขให้ได้ก่อนเรียกว่า Distance Measure (เหมือนกันมักมีค่าศูนย์ ยิ่งต่างกันมากค่ายิ่งมาก) แล้วเลือกเทคนิคการจัดกลุ่มให้ได้กลุ่มที่ Distance Measure ระหว่างกลุ่มสูงเมื่อเทียบกับภายในกลุ่มเอง

การจำแนก (Classification) หมายถึง การได้ข้อมูลมาชุดหนึ่งที่แบ่งแยกประเภทแล้ว แล้วให้คอมพิวเตอร์สร้างกฎมาอธิบายให้ได้ว่าสำหรับข้อมูลใหม่ที่เข้ามาควรอยู่ในประเภทใด สิ่งสำคัญที่แตกต่างจาก Clustering คือ Clustering จะให้ข้อมูลที่ไม่บอกประเภทมา เรียกการเรียนรู้แบบนี้ว่า การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) แต่ Classification จะให้ข้อมูลที่บอกประเภทมา เรียกการเรียนรู้แบบนี้ว่า การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)

การทำ Classification ในคอมพิวเตอร์ก็จะสร้างตัววัดการจำแนกได้ดีขึ้นมาเช่น ค่าเกนในต้นไม้ตัดสินใจ ค่า Feedback ใน Neural Network เป็นต้น เพื่อวัดว่ากฎที่สร้างจำแนกดีไหม แล้วก็สร้างกฎที่จำแนกได้ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

การตรวจภาวะแปลกแยก (Anomaly Detection) มักใช้ในทางการแพทย์ หมายถึงการตรวจว่าข้อมูลส่วนใดน่าจะมีความผิดปกติ โดยมากเป็นการประยุกต์ใช้วิธีการ Clustering แล้วดูว่าข้อมูลกลุ่มใดกระโดดออกมาจากกลุ่มอื่นอย่างผิดปกติ บางทีก็เรียกข้อมูลกลุ่มที่กระโดดมาจากกลุ่มอื่นนี้ว่า Outlier

การจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) หมายถึงการตรวจดูว่าข้อมูลส่วนนี้เคยเจอมาก่อนหรือไม่ โดยมากมักเป็นการประยุกต์ใช้วิธีการ Clustering บวกกับ Classfication ว่า ข้อมูลกลุ่มนี้มีลักษณะเหมือนๆ กับข้อมูลก่อนหน้านี้หรือไม่ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ สร้างกฎมาบรรยายลักษณะของข้อมูลชุดนี้นั่นเอง

วิวัฒนาการของดาวฤกษ์

ควอซาร์ (Quasar) คืออะไร? หลุมดำคืออะไร? ทำไมดาวยักษ์แดงในแผนภาพ Hertzsprung–Russell ถึงห่างจากดาวแคระขาว? มีระบบสุริยะอื่นนอกจากเราหรือไม่?

ผมขอสรุปคร่าวๆ ด้วยการอธิบาย “วิวัฒนาการของดาวฤกษ์” ดังนี้

แต่เดิมทีเดียวจักรวาลมีแต่อะตอมของไฮโดรเจน พอกลุ่มอะตอมไฮโดรเจนรวมตัวกันด้วยแรงโน้มถ่วงจนมีขนาดใหญ่ระดับหนึ่ง ใจกลางดาวก็จะร้อนจนเกิดปฏิกิริยานิวเคลียร์แบบฟิวชันหรือหลอมเหลว ก็จะเป็นดาวที่ส่องแสงด้วยตัวเองได้เรียกว่าดาวฤกษ์ ดาวฤกษ์จะคงอยู่อย่างสมดุลได้เมื่อแรงโน้มถ่วงพอดีกับแรงระเบิดนิวเคลียร์ เมื่อเวลาผ่านไปจนเชื้อเพลิงนิวเคลียร์หมด แรงโน้มถ่วงก็จะกลับมาทำงานอีกครั้ง คราวนี้ดาวฤกษ์จะเข้าสู่วิวัฒนาการอีกช่วงหนึ่งตามแต่มวลของดาว

ถ้าดาวฤกษ์มวลน้อยกว่า 1.38 เท่าของมวลดวงอาทิตย์ (ขีดจำกัดจันทราสิกขา) ดาวฤกษ์จะยุบตัวลงเหลือเป็นดาวแคระขาว แรงที่เข้ามาสมดุลกับแรงโน้มถ่วงคือแรง Electron Degeneracy และดาวจะสามารถส่องแสงสว่างได้นิดๆ อยู่ไปอย่างนั้นไปอีกนานแสนนาน และดาวจะค่อยหรี่แสงลงกลายเป็นดาวแคระดำในที่สุด เปลือกของดาวฤกษ์ส่วนนี้ในบางครั้งจะค่อยๆ กระจายหายไป มีการยุบตัวและระเบิด หรือไปดูดมวลสารดาวฤกษ์ข้างเคียงและเกิดการระเบิดอีกครั้ง จะเกิดเป็นเนบิวลานั่นเอง หรือดาวฤกษ์สามารถจุดติดปฏิกิริยานิวเคลียร์ฟิวชันได้เป็นครั้งที่สอง และกลายเป็นดาวที่มีขนาดใหญ่กว่าแต่มีอุณหภูมิน้อยซึ่งก็คือ ดาวยักษ์แดง (Red Giant) และเกิดการระเบิดอีกครั้งเป็นเนบิวลาได้เช่นกัน เนบิวลานี่เองที่เป็นส่วนเชื่อมต่อที่หายไป (Missing Link) ระหว่างดาวยักษ์แดงและดาวแคระขาวในแผนภาพ Hertzsprung–Russell

สำหรับดวงอาิทิตย์ก็จะจบแบบนี้คือ สามารถจุดติดปฏิกิริยานิวเคลียร์เป็นครั้งที่สองกลายเป็นดาวยักษ์แดง ขอบของดาวฤกษ์จะกลืนดาวพุธ ดาวศุกร์และคาดว่าจะกลืนโลกด้วย โลกคงอยู่ไม่ได้แล้วในสภาพนั้น และเปลือกจะค่อยกระจายไปเป็นเนบิวลาแบบ Planetary ส่วนตัวดาวก็จะยุบตัวลงเป็นดาวแคระขาวในที่สุด ดาวแคระขาวที่เป็นเศษซากของดวงอาิทิตย์นี้จะมีขนาดเท่าๆ โลก และมีความหนาแน่นขนาดดาวแคระขาวหนึ่งช้อนชาจะหนักประมาณช้าง 4-5 ตัวเลยทีเดียว เหตุการณ์นี้คาดว่าจะขึ้นในอีก 4 พันล้านปี ในปัจจุบันดวงอาิทิตย์มีอายุได้ประมาณครึ่งหนึ่ง เพราะว่าดวงอาทิตย์ก็เพิ่งมีอายุได้ 4 พันล้านปีเช่นกัน

Sun_Life_Cycle

วิวัฒนาการของดวงอาทิตย์ (Credit: commons.wikimedia.org)

ฝุ่นที่เนบิวลากระจายออกไปในอวกาศก็จะกลายเป็นเชื้อเพลิงให้เกิดดาวฤกษ์ดวงใหม่ๆ ต่อไป ปฏิกิริยานิวเคลียร์แบบฟิวชันในดาวฤกษ์เป็นการสร้างธาตุใหม่ๆ ให้กับจักรวาล ดังนั้นโลกเราซึ่งมีธาตุใหม่ๆ นั้นแสดงว่าเราเป็นเศษซากของดาวฤกษ์ที่ตายไปแล้วอีกด้วย โดยฝุ่นอวกาศที่มีลักษณะหมุนวนเป็นจานแบน (Acceleration Disk) จะทำให้เกิดระบบสุริยะเช่นเราได้ โดยจุดศูนย์กลางการหมุนต้องหลอมพอที่จะเป็นดาวฤกษ์ แต่ส่วนอื่นๆ รวมตัวกันเป็นดาวเคราะห์ เหตุนี้เองจึงทำให้ดาวเคราะห์ในระบบสุริยะหมุนรอบตัวเอง โคจรรอบดวงอาทิตย์ และค่อนข้างเป็นระนาบเดียวกัน แต่ทว่าโดยส่วนใหญ่แล้วระบบดาวส่วนใหญ่จะเป็นระบบดาวคู่ (Binary Star) คือมีดาวฤกษ์สองดวงโคจรรอบซึ่งกันและกัน เพราะมีความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นง่าย อย่างถ้าหากดาวพฤหัสบดีมีมวลมากกว่าเดิม 83 เท่าก็สามารถเป็นดาวฤกษ์ได้แล้ว ดังนั้นระบบดาวที่เป็นแบบระบบสุริยะหรือที่เรียกว่า Planetary System ส่วนใหญ่จะมีดาวเคราะห์ดวงใหญ่เฉียดๆ ดาวฤกษ์อยู่และคอยช่วยปกป้องดาวเคราะห์วงในจากอุกกาบาต (อย่างดาวพฤหัสบดีก็เคยป้องกันอุกกาบาตจากเหตุการณ์ชูมาร์กเกอร์-เลวี 9) ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์จึงเชื่อว่าเฉพาะระบบดาวเคราะห์ที่มีดาวเคราะห์ดวงใหญ่ๆ เท่านั้นจึงจะมีสิ่งมีชีวิตอยู่ได้

ถ้าดาวฤกษ์มวลมีมวลมากกว่า 1.38 เท่าของมวลดวงอาทิตย์ แต่น้อยกว่า 2 เท่ากว่าๆ ของดวงอาทิตย์  (กว่าๆ นี่คือนักวิทยาศาสตร์ยังฟันธงว่ากี่เท่าแต่อยู่ระหว่าง 2 ถึง 3 เท่า) การยุบตัวของดาวฤกษ์จะยุบตัวชนะแรงผลักของอิเล็กตรอน จนไม่สามารถคงอยู่ในระดับอะตอมได้อีกต่อไป ดาวจะเปลี่ยนไปมีโครงสร้างหลักเป็นนิวตรอนแทน จึงเรียกว่าดาวนิวตรอน (Neutron Star) ดาวฤกษ์ที่กลายเป็นดาวนิวตรอนจะยุบตัวจนเล็กลงมากถึงขนาดรัศมีประมาณ 12 km คือเล็กกว่ากรุงเทพมหานครด้วยซ้ำ และดาวจะหมุนเร็วจี๋มากตามกฎการอนุรักษ์โมเมนตัมเชิงมุมและส่งสัญญาณเป็นห้วงๆ และพลังงานสูง ซึ่งก็คือ Pulsar ดังกล่าวนั่นเอง

ถ้าดาวฤกษ์มวลมีมวลมากกว่า 2 เท่ากว่าๆ ของดวงอาทิตย์หรือมากกว่ามากๆ 25-30 เท่า (รัศมีชวาร์สชิลด์) การยุบตัวของดาวฤกษ์จะเกินขีดจำกัดที่ฟิสิกส์มีอยู่ ดาวจะยุบและดูดทุกสิ่งทุกอย่างไปจนหมดแม้แต่แสง จึงเรียกว่าหลุมดำ (Black Hole)

มีคนถามว่าหลุมดำจะอยู่ตลอดไปหรือไม่ เพราะทุกอย่างถูกดูดเข้าไปหมด ยิ่งมีมวลมากก็ยิ่งดูดได้ดีขึ้น แต่มีทฤษฎีหนึ่งในปัจจุบันเรียกว่า การแผ่รังสีฮอว์กิ้ง (คิดโดยสตีเฟน ฮอว์กิ้ง นักวิทยาศาสตร์ชื่อดังนั่นเอง) เสนอว่าหลุมดำไม่ได้มืดสนิทอย่างที่คิด แต่แผ่รังสีหรือกล่าวอีกนัยหนึ่ง พลังงาน ซึ่งตามสมการไอสไตน์เป็นการปลดปล่อยมวลด้วย เมื่อค่อยๆ ปล่อยพลังงาน หลุมดำอาจระเหยหายไปได้ แต่ใช้เวลานานมากถึง 10^70 ปี (มากกว่าอายุเอกภพซะอีก!)

ไม่ใช่ว่าการที่หลุมดำมืดสนิทจะตรวจจับไม่ได้ซะทีเดียว เราอาจตรวจจับผ่านอนุภาคที่เร่งมากๆ ที่ขอบหลุมดำซึ่งจะปล่อยรังสีความเข้มสูง ทิศทางรังสีพุ่งมาทางโลกโดยตรง เราจะเห็นเป็นแหล่งกำเนิดแสงพลังงานสูงที่เรียกว่าควอซาร์ (Quasar) ถ้าพุ่งในทิศทางอื่นเราจะเห็นเป็นลำ Jet เรียกว่าบลาซาร์ (Blazar)

ควอซาร์และบลาซาร์ (Credit: commons.wikimedia.org)

แต่ทั้งนี้คำอธิบาย Pulsar Quasar Blazar หรือทฤษฎีบางทฤษฎีเช่นการแผ่รังสีฮอว์กิ้งนั้นยังไม่ได้รับการพิสูจน์ที่ชัดเจน ยังมีทฤษฎีคู่แข่งอื่นๆ หรืออธิบายปรากฏการณ์เหล่านี้อีกมาก

About these ads
This entry was posted in บทความ and tagged , . Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s