НАСА шукає штучного інтелекту, щоб допомогти у пошуку чужих планет та потенційно небезпечних астероїдів.
(Зображення: © NASA)
Штучний інтелект може допомогти у пошуку життя на чужих планетах та виявленні поблизу астероїдів, вважають представники NASA.
NASA сподівається використати штучний інтелект, або AI, такі технології, як машинне навчання для інтерпретації даних, які будуть зібрані майбутніми телескопами, як космічний телескоп Джеймса Уебба або місія транзитного санітару екзопланет (TESS), йдеться в повідомленні космічного агентства .
"Ці технології є дуже важливими, особливо для великих наборів даних і особливо в області екзопланет", - йдеться в повідомленні Джіади Арні, астробіолога з Центру космічних польотів NASA Goddard у Ґрінбелті, штат Меріленд. "Тому що дані, які ми отримаємо від майбутніх спостережень, будуть рідкісними та галасливими. Це зрозуміти буде дуже важко. Тому використання таких інструментів має стільки потенціалу, щоб нам допомогти".
NASA співпрацювало з такими компаніями, як Intel, IBM та Google, щоб розробити новітні методи машинного навчання. Кожне літо NASA також об'єднує інноваторів у галузі технологій та космосу для восьмитижневої програми під назвою Frontier Development Lab (FDL).
"FDL відчуває себе справді хорошими музикантами з різними інструментами, що збираються на джем-сесії в гаражі, знаходячи щось дійсно круте і говорячи:" Ей, у нас тут група ", Шон Домагал-Голдман, астробіолог NASA Годдарда , йдеться у повідомленні NASA.
У 2018 році Домагал-Голдман та Арні виступили з керівництвом команди FDL, яка розробила техніку машинного навчання, яка використовує мозкові "нейронні мережі" для аналізу зображень та визначення хімії екзопланет на основі довжин хвиль світла, випромінюваного або поглиненого молекулами в їх атмосфері. . Ця методика обробляє інформацію, аналогічну тому, як нейрони, або нервові клітини мозку, з'єднуються з іншими нейронами для обробки та передачі інформації, згідно з заявою.
Використовуючи цю техніку нейронних мереж, дослідники змогли більш точно визначити велику кількість молекул в атмосфері екзопланети під назвою WASP-12b, ніж звичайні методи.
Крім того, техніка нейронної мережі здатна ідентифікувати, коли недостатньо даних, "що дуже важливо, якщо ми довіряємо цим прогнозам", - заявив Домагал-Голдман у заяві.
Хоча техніка нейронних мереж команди ще в розробці, вона може одного дня використовуватись для вивчення даних, зібраних майбутніми телескопами, і, в свою чергу, допомогти звузити кандидатів на екзопланети, які заслуговують на подальше вивчення, заявили дослідники.
Інші технології FDL також були використані на користь. Наприклад, команда 2017 року розробила програму машинного навчання, яка могла створити тривимірні моделі астероїдів - включаючи їх розмір, форму та швидкість віджиму - всього за чотири дні. Цей тип програми особливо важливий для виявлення та відхилення від Землі потенційно загрозливих астероїдів, йдеться у повідомленні.
NASA збирає приблизно 2 гігабайти даних кожні 15 секунд зі свого флоту космічних кораблів. Однак, "ми аналізуємо лише частину цих даних, оскільки у нас обмежене кількість людей, часу та ресурсів", - сказала в заяві Мадхуліка Гухатхакурта, геліофізик НАСА. "Тому нам потрібно більше використовувати ці інструменти".
Крім того, дослідники пропонують побудувати А.І. технології у майбутні космічні апарати. Це дозволило б космічному апарату приймати наукові рішення в реальному часі і, в свою чергу, заощадити час, який інакше знадобиться космічному апарату для спілкування з вченими на Землі.
"Методи А.І. допоможуть нам звільнити енергію обробки від власного мозку, зробивши багато початкових робіт у складних завданнях", - заявив Арні в заяві. "Але ці методи незабаром не замінять людину, тому що нам ще потрібно перевірити результати".
- 13 способів пошуку розумних прибульців
- Насос НАСА, що охоплює життя, Марс 2020, шукатиме чужорідні мікрофоси
- Таємничі, стародавні радіосигнали продовжують грабувати Землю. Астрономи спроектували ШІ на полювання на них
