НАСА тражи вештачку интелигенцију како би помогла у потрази за ванземаљским планетима и потенцијално опасним астероидима.
(Слика: © НАСА)
Умјетна интелигенција могла би помоћи у потрази за животом на ванземаљским планетима и откривању оближњих астероида, тврде НАСА-ини званичници.
НАСА се нада да ће користити вештачку интелигенцију или АИ, технологије попут машинског учења како би интерпретирали податке које ће прикупљати будући телескопи попут Јамес Вебб свемирског телескопа или мисије Транситинг Екопланет Сурвеи Сателлите (ТЕСС), наводи се у саопштењу свемирске агенције .
"Ове технологије су веома важне, посебно за велике скупове података, посебно у пољу егзопланета", наводи се у изјави Гиада Арнеи, астробиолог из НАСА-иног центра за свемирске летове Годдард у Греенбелту у Мериленду. "Будући да ће подаци које ћемо добити из будућих запажања бити ретки и бучни. Биће то заиста тешко разумети. Дакле, коришћење оваквих алата има толико потенцијала да нам помогне."
НАСА је сарађивала са компанијама као што су Интел, ИБМ и Гоогле ради развоја напредних техника машинског учења. Свако лето НАСА такође окупља технолошке и свемирске иноваторе на осмонедељном програму под називом Фронтиер Девелопмент Лаб (ФДЛ).
"ФДЛ се осећа као неки заиста добри музичари са различитим инструментима који се окупљају на јам сесији у гаражи, проналазећи нешто заиста кул и говорећи:" Хеј, овде имамо бенд ", Схавн Домагал-Голдман, НАСА Годдард астробиолог , наводи се у изјави НАСА-е.
У 2018. години Домагал-Голдман и Арнеи водили су ФДЛ тим који је развио технику машинског учења која користи „неуронске мреже“ сличне мозгу за анализу слика и идентификацију хемије егзопланета на основу таласних дужина светлости које емитују или апсорбују молекули у њиховим атмосферама. . Овом техником се обрађују информације сличне начину на који се неурони, односно нервне ћелије у мозгу, повезују са другим неуронима како би обрадили и пренијели информације, наводи се у изјави.
Користећи ову технику неуронских мрежа, истраживачи су били у стању да тачније идентификују обиље различитих молекула у атмосфери егзопланете зване ВАСП-12б од класичних метода.
Поред тога, техника неуронске мреже је у стању да идентификује када нема довољно података, "што је заиста важно ако верујемо овим предвиђањима", изјавила је Домагал-Голдман у изјави.
Иако је техника неуронских мрежа тима још увек у развоју, један дан би се могла користити за проучавање података прикупљених будућим телескопима и заузврат, помоћи у сужавању кандидата за егзопланету који заслужују даље истраживање, рекли су истраживачи.
И остале ФДЛ технологије су такође добро искоришћене. На пример, тим из 2017. године развио је програм машинског учења који је могао да креира 3Д моделе астероида - укључујући њихову величину, облик и брзину центрифуге - за само четири дана. Ова врста програма је посебно важна за откривање и одбијање потенцијално опасних астероида са Земље, наводи се у саопштењу.
НАСА сакупља приближно 2 гигабајта података сваких 15 секунди из своје флоте свемирских летелица. Међутим, „анализирамо само делић тих података, јер имамо ограничене људе, време и ресурсе“, навела је Мадхулика Гухатхакурта, НАСА хелиофизичарка. "Због тога морамо више користити ове алате."
Поред тога, истраживачи предлажу изградњу А.И. технологија у будуће свемирске летелице. То би омогућило свемирској летјелици да доноси научне одлуке у стварном времену, а заузврат би уштедјело вријеме које би иначе било потребно да свемирски брод комуницира са научницима на Земљи.
"А.И. методе ће нам помоћи да ослободимо моћ обраде из сопственог мозга радећи пуно почетних радова на тешким задацима", рекао је Арнеи у изјави. „Али ове методе ускоро неће заменити људе, јер ћемо још увек морати да проверимо резултате.“
- 13 начина за тражење интелигентних странаца
- НАСА-ин ровер за лов на Марс 2020, Ровер ће потражити ванземаљске микрофосиле
- Мистериозни, древни радио сигнали држе коврчање земље. Астрономи су дизајнирали АИ да их потраже
