NASA hledá umělou inteligenci, aby pomohla při hledání mimozemských planet a potenciálně nebezpečných asteroidů.
(Obrázek: © NASA)
Podle úředníků NASA umělá inteligence mohla pomoci při hledání života na mimozemských planetách a detekci blízkých asteroidů.
NASA doufá, že použije umělou inteligenci nebo umělou inteligenci, jako je strojové učení, k interpretaci dat, která budou shromažďována budoucími dalekohledy, jako je vesmírný dalekohled James Webb nebo mise Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), podle prohlášení vesmírné agentury .
„Tyto technologie jsou velmi důležité, zejména pro velké soubory dat a zejména v oblasti exoplanet,“ uvedla Giada Arney, astrobiologka z Goddard Space Flight Center v Greenbeltu v Marylandu. "Protože data, která získáme z budoucích pozorování, budou řídká a hlučná. Bude to opravdu obtížné pochopit. Takže použití těchto druhů nástrojů má tolik potenciálu, aby nám pomohlo."
NASA uzavřela partnerství se společnostmi jako Intel, IBM a Google s cílem vyvinout pokročilé techniky strojového učení. Každé léto NASA také sdružuje technologické a kosmické inovátory pro osmidenní program nazvaný Frontier Development Lab (FDL).
"FDL se cítí jako někteří opravdu dobří muzikanti s různými nástroji, kteří se scházejí na jam session v garáži, hledají něco opravdu cool a říkají:" Hej, máme tu kapelu, "" Shawn Domagal-Goldman, astrobiolog NASA Goddard , řekl v prohlášení NASA.
V roce 2018 Domagal-Goldman a Arney mentorovali tým FDL, který vyvinul techniku strojového učení, která využívá mozkové „neuronové sítě“ k analýze obrázků a identifikaci chemie exoplanet na základě vlnových délek světla emitovaného nebo absorbovaného molekulami v jejich atmosféře. . Tato technika zpracovává informace podobné tomu, jak se neurony nebo nervové buňky v mozku spojují s jinými neurony za účelem zpracování a přenosu informací.
Pomocí této techniky neuronových sítí byli vědci schopni identifikovat množství různých molekul v atmosféře exoplanety zvané WASP-12b přesněji než konvenční metody.
Kromě toho je technika neuronové sítě schopna identifikovat, kdy není k dispozici dostatek dat, „což je opravdu důležité, pokud máme těmto předpovědím důvěřovat,“ uvedl ve svém prohlášení Domagal-Goldman.
Zatímco technika neuronových sítí v týmu je stále ve vývoji, mohla by se jednoho dne použít ke studiu dat shromážděných budoucím dalekohledem a následně pomoci zúžit kandidáty exoplanet, které si zaslouží další studium, uvedli vědci.
Další technologie FDL byly rovněž dobře využity. Například tým 2017 vyvinul program strojového učení, který dokázal vytvořit 3D modely asteroidů - včetně jejich velikosti, tvaru a rychlosti odstřeďování - za pouhé čtyři dny. Podle prohlášení je tento typ programu zvláště důležitý pro detekci a odklonění potenciálně ohrožujících asteroidů ze Země.
NASA shromažďuje přibližně 2 gigabajty dat každých 15 sekund ze své flotily kosmických lodí. „Analyzujeme však jen zlomek těchto údajů, protože máme omezené lidi, čas a zdroje,“ uvedla ve sdělení helhofyzikka NASA Madhulika Guhathakurta. "Proto musíme tyto nástroje více využívat."
Kromě toho vědci doporučují stavět A.I. technologií do budoucích kosmických lodí. To by umožnilo kosmické lodi přijímat vědecká rozhodnutí v reálném čase a následně šetřit čas, který by jinak byl potřebný, aby kosmická loď mohla komunikovat s vědci na Zemi.
„Metody A.I. nám pomohou uvolnit výpočetní sílu z našich vlastních mozků tím, že provedeme spoustu počáteční práce na obtížných úkolech,“ uvedl ve svém prohlášení Arney. "Ale tyto metody brzy nenahradí lidi, protože stále budeme muset zkontrolovat výsledky."
- 13 způsobů, jak hledat inteligentní cizince
- Program NASA na záchranu života Mars Mars Rover bude hledat cizí mikrofilmy
- Tajemné, starověké rozhlasové signály udržují Pelting Zemi. Astronomové vytvořili umělou inteligenci pro lov nad nimi
