NASA siekia dirbtinio intelekto, kad padėtų ieškoti svetimų planetų ir potencialiai pavojingų asteroidų.
(Vaizdas: © NASA)
Pasak NASA pareigūnų, dirbtinis intelektas galėtų padėti ieškoti gyvybės svetimose planetose ir aptikti netoliese esančius asteroidus.
NASA tikisi panaudoti dirbtinio intelekto arba AI technologijas, tokias kaip mašininis mokymasis, aiškinti duomenis, kuriuos surinks ateities teleskopai, tokie kaip Džeimso Webbo kosminis teleskopas ar misija „Tranzito egzoplanetų tyrimo palydovas“ (TESS), teigiama kosmoso agentūros pranešime. .
„Šios technologijos yra labai svarbios, ypač didelių duomenų rinkiniams ir ypač egzoplanetų srityje“, - teigiama NASA Goddardo kosminių skrydžių centro Greenbelt mieste, Merilande, astrobiologė Giada Arney. "Kadangi duomenys, kuriuos gausime iš būsimų stebėjimų, bus menki ir triukšmingi. Tai bus tikrai sunku suprasti. Taigi, naudodamiesi tokiomis priemonėmis, turime labai daug galimybių mums padėti."
NASA bendradarbiauja su tokiomis įmonėmis kaip „Intel“, IBM ir „Google“, kad sukurtų pažangias mašinų mokymosi metodikas. Kiekvieną vasarą NASA taip pat sukviečia technologijų ir kosmoso novatorius rengti aštuonių savaičių programą „Frontier Development Lab“ (FDL).
„FDL jaučiasi kaip kai kurie tikrai geri muzikantai su skirtingais instrumentais, susibūrę į uogienės sesiją garaže, suradę ką nors šaunaus ir sakydami:„ Ei, mes čia turime grupę “, - Shawnas Domagal-Goldmanas, NASA Goddardo astrobiologas. , sakoma NASA pranešime.
2018 m. Domagalas-Goldmanas ir Arney pasikvietė FDL komandą, kuri sukūrė mašininio mokymosi metodiką, kuri naudoja smegenis primenančius „neuroninius tinklus“ vaizdams analizuoti ir egzoplanetų chemijai identifikuoti pagal šviesos skleidžiamos ar absorbuojamos šviesos bangos ilgį jų atmosferoje. . Remiantis teiginiu, ši technika apdoroja informaciją, panašią į tai, kaip smegenų neuronai arba nervų ląstelės jungiasi su kitais neuronais, kad apdorotų ir perduotų informaciją.
Naudodamiesi šia neuroninių tinklų technika, tyrėjai sugebėjo tiksliau nei įprasti metodai nustatyti įvairių molekulių gausą egzoplanetos, vadinamos WASP-12b, atmosferoje.
Be to, neuroninio tinklo technika gali nustatyti, kada nėra pakankamai duomenų ", o tai yra labai svarbu, jei pasitikime šiomis prognozėmis", - teigė Domagal-Goldman pareiškime.
Kol komandos neuroninių tinklų technika vis dar tobulinama, ji vieną dieną galėtų būti naudojama būsimų teleskopų surinktiems duomenims tirti ir, savo ruožtu, galėtų padėti susiaurinti egzoplanetos kandidatus, kurie verti tolesnio tyrimo, teigė tyrėjai.
Taip pat buvo tinkamai panaudotos kitos FDL technologijos. Pavyzdžiui, 2017 m. Komanda sukūrė kompiuterinio mokymosi programą, kuri vos per keturias dienas galėjo sukurti 3D asteroidų modelius, įskaitant jų dydį, formą ir sukimosi greitį. Anot pareiškimo, tokio tipo programos yra ypač svarbios norint aptikti ir nukreipti potencialiai grėsmingus asteroidus iš Žemės.
NASA iš savo erdvėlaivių parko kas 15 sekundžių renka maždaug 2 gigabaitus duomenų. Tačiau „mes analizuojame tik dalelę tų duomenų, nes turime ribotus žmones, laiką ir išteklius“, - sakoma NASA heliophysicist Madhulika Guhathakurta. "Štai kodėl mes turime daugiau naudoti šias priemones."
Be to, tyrėjai siūlo statyti A.I. technologijos būsimuose erdvėlaiviuose. Tai leistų erdvėlaiviui priimti mokslo sprendimus realiuoju laiku ir, savo ruožtu, sutaupytų laiko, kurio prireiktų erdvėlaiviui bendrauti su Žemėje esančiais mokslininkais.
„A. I. metodai padės mums išlaisvinti perdirbimo galią iš mūsų pačių smegenų, atlikdami daug pradinių pastangų atliekant sudėtingas užduotis“, - teigiama Arney pranešime. "Tačiau šie metodai greitai nepakeis žmonių, nes vis tiek turėsime patikrinti rezultatus."
- 13 protingų užsieniečių paieškos būdų
- NASA „Life Hunting Mars 2020“ „Rover“ ieškos svetimų mikrofilmų
- Paslaptingi, senovės radijo signalai teberemia žemę. Astronomai suprojektavo AI medžioti juos
