NASA traži umjetnu inteligenciju kako bi pomogla u potrazi za vanzemaljskim planetima i potencijalno opasnim asteroidima.
(Slika: © NASA)
Umjetna inteligencija mogla bi pomoći u potrazi za životom na vanzemaljskim planetima i otkrivanju obližnjih asteroida, prema NASA-inim dužnosnicima.
NASA se nada kako će se koristiti umjetnom inteligencijom ili AI tehnologijama poput strojnog učenja kako bi se interpretirali podaci koje će prikupljati budući teleskopi poput James Webb svemirskog teleskopa ili misije tranzitnih satelita za istraživanje egzoplaneta (TESS), navodi se u izjavi svemirske agencije ,
"Te su tehnologije vrlo važne, posebno za velike skupove podataka, posebno u području egzoplaneta", navodi se u izjavi Giada Arney, astrobiologinja iz NASA-inog centra za svemirske letove Goddard u Greenbeltu, Maryland. "Budući da će podaci koje ćemo dobiti iz budućih promatranja biti rijetki i bučni. To će biti zaista teško razumjeti. Dakle, korištenje ovakvih alata ima toliko potencijala da nam pomogne."
NASA je surađivala s kompanijama kao što su Intel, IBM i Google na razvoju naprednih tehnika strojnog učenja. Svako ljeto NASA također okuplja tehnološke i svemirske inovatore na osmotjednom programu pod nazivom Frontier Development Lab (FDL).
"FDL se osjeća kao neki stvarno dobri glazbenici s različitim instrumentima koji se okupljaju na jam sesiji u garaži, pronalazeći nešto stvarno cool i govore:" Hej, imamo bend ovdje ", Shawn Domagal-Goldman, NASA-in Goddard astrobiolog , stoji u izjavi NASA-e.
U 2018. godini Domagal-Goldman i Arney mentorirali su tim FDL-a koji je razvio tehniku strojnog učenja koja koristi "neuronske mreže" slične mozgu za analizu slika i identificiranje kemije egzoplaneta na temelju valnih duljina svjetlosti koje emitiraju ili apsorbiraju molekule u njihovim atmosferama. , Ova tehnika obrađuje informacije slične načinu na koji se neuroni ili živčane stanice u mozgu povezuju s drugim neuronima kako bi obrađivali i prenijeli informacije, navodi se u izjavi.
Koristeći ovu tehniku neuronskih mreža, istraživači su uspjeli preciznije identificirati obilje različitih molekula u atmosferi egzoplaneta zvanog WASP-12b nego konvencionalne metode.
Pored toga, tehnika neuronske mreže u stanju je prepoznati kad nema dovoljno podataka, "što je zaista važno ako vjerujemo ovim predviđanjima", izjavila je Domagal-Goldman u izjavi.
Iako se tehnika neuronskih mreža tima još uvijek razvija, mogla bi se jednog dana koristiti za proučavanje podataka prikupljenih budućim teleskopima i zauzvrat, pomoći sužavanju kandidata za egzoplanetu koji zaslužuju daljnje istraživanje, rekli su istraživači.
Ostale FDL tehnologije također su dobro iskorištene. Na primjer, tim 2017. godine razvio je program strojnog učenja koji je mogao stvoriti 3D modele asteroida - uključujući njihovu veličinu, oblik i brzinu vrtnje - u samo četiri dana. Ova vrsta programa posebno je važna za otkrivanje i odbijanje sa Zemlje potencijalno prijetećih asteroida, navodi se u saopćenju.
NASA sakupi otprilike 2 gigabajta podataka svakih 15 sekundi iz svoje flote svemirskih letjelica. Međutim, "analiziramo samo djelić tih podataka, jer imamo ograničene ljude, vrijeme i resurse", rekla je Madhulika Guhathakurta, NASA-ina heliofizičarka. "Zbog toga trebamo više koristiti ove alate."
Osim toga, istraživači predlažu izgradnju A.I. tehnologije u budućim svemirskim brodovima. To bi omogućilo svemirskoj letjelici donošenje znanstvenih odluka u stvarnom vremenu, a zauzvrat bi uštedjelo vrijeme koje bi inače bilo potrebno da svemirski brod komunicira sa znanstvenicima na Zemlji.
"A.I. metode će nam pomoći da oslobodimo moć obrade iz vlastitog mozga radeći mnogo početnih radova na teškim zadacima", rekao je Arney u izjavi. "Ali ove metode uskoro neće zamijeniti ljude jer ćemo još uvijek morati provjeriti rezultate."
- 13 načina za traženje inteligentnih stranaca
- NASA-in rover za lov na Mars 2020. tragaće za vanzemaljskim mikrofosilima
- Tajanstveni, drevni radio signali drže kovrčanje zemlje. Astronomi su dizajnirali AI da ih potraže
