A NASA a mesterséges intelligenciára törekszik, hogy segítsen idegen bolygók és potenciálisan veszélyes aszteroidák keresésében.
(Kép: © NASA)
A NASA tisztviselői szerint a mesterséges intelligencia segítséget nyújthat az idegen bolygók életének kutatásában és a közeli aszteroidák felderítésében.
A NASA azt reméli, hogy mesterséges intelligencia vagy AI technológiákat fog használni, például gépi tanulást, hogy értelmezze azokat az adatokat, amelyeket a jövőbeli távcsövek, például a James Webb Űrtávcső vagy a Transzportáló Exoplanet Survey Satellite (TESS) misszió gyűjtenek, az űrügynökség nyilatkozata szerint. .
"Ezek a technológiák nagyon fontosak, különösen a nagy adathalmazoknál és különösen az exoplanet területén" - nyilatkozta Giada Arney, a NASA Goddard űrrepülési központjának asztrobiológusa, a Marylandi Greenbeltben. "Mivel az adatok, amelyeket a jövőbeni megfigyelésekből kapunk, ritkák és zajosak lesznek. Tényleg nehéz lesz megérteni. Tehát az ilyen eszközök használata nagyon sok potenciállal segíthet nekünk."
A NASA olyan vállalatokkal együttműködött, mint az Intel, az IBM és a Google a fejlett gépi tanulási technikák kidolgozása érdekében. A NASA minden nyáron összekapcsolja a technológiai és az űrinnovátorokat egy nyolchetes, a Frontier Development Lab (FDL) nevű programmal.
"Az FDL úgy érzi, hogy néhány igazán jó zenész, különféle hangszerekkel, összegyűlnek egy jam üléshez a garázsban, találnak valami igazán hűvös hangot, és azt mondják:" Hé, itt van bandánk "" Shawn Domagal-Goldman, a NASA Goddard asztrobiológusa , mondta a NASA nyilatkozata.
2018-ban Domagal-Goldman és Arney egy FDL-csapatot mentáltak fel, amely olyan gépi tanulási technikát fejlesztett ki, amely agyszerű „neurális hálózatokat” használ a képek elemzésére és az exoplanetek kémiájának azonosítására a légkörükben kibocsátott vagy a molekulák által elnyelt fény hullámhossza alapján. . Ez a módszer hasonló módon dolgozza fel az információkat, mint az agy idegei vagy idegsejtjei kapcsolódnak más idegsejtekhez az adatok feldolgozása és továbbítása céljából, az állítás szerint.
A neurális hálózatok módszerével a kutatók pontosabban tudták azonosítani a WASP-12b nevű exoplanet atmoszférájában található különféle molekulák mennyiségét, mint a hagyományos módszerek.
Ezenkívül a neurális hálózati technika képes azonosítani, amikor nincs elegendő adat ", ami igazán fontos, ha bízunk ezekben az előrejelzésekben" - mondta Domagal-Goldman nyilatkozatában.
Miközben a csapat ideghálózati technikája még fejlesztés alatt áll, egy nap felhasználható lenne a jövőbeni távcsövek által gyűjtött adatok tanulmányozására, és ez viszont hozzájárulhat az exoplanet jelöltek szűkítéséhez, amelyek további tanulmányozást érdemelnek, mondták a kutatók.
Más FDL technológiákat is jól használtak. Például egy 2017-es csapat kifejlesztett egy olyan gépi tanulási programot, amely mindössze négy nap alatt 3D-s modelleket hozhat létre az aszteroidákról - beleértve méretüket, alakjukat és a centrifugálási sebességet. Ez a fajta program különös jelentőséggel bír a potenciálisan fenyegető aszteroidák Földről történő észlelése és elhajlása szempontjából.
A NASA körülbelül 2 gigabájt adatot gyűjt 15 másodpercenként űrhajóinak flottájából. Azonban "ezen adatoknak csak egy töredékét elemezzük, mivel korlátozott emberek, idő és erőforrások vannak" - mondta Madhulika Guhathakurta, a NASA heliofizikusa. "Ezért kell ezeket az eszközöket jobban kihasználni."
Ezen kívül a kutatók javasolják az A.I. technológiák a jövőbeli űrhajókba. Ez lehetővé tenné az űrhajó számára, hogy valós idejű tudományos döntéseket hozzon, és viszont időt takarítson meg, amely egyébként szükséges lenne az űrhajó kommunikációjához a Föld tudósaival.
"Az A.I. módszerek segítenek felszabadítani a feldolgozási energiát saját agyunktól azáltal, hogy sok kezdeti lépést megteszünk nehéz feladatok során" - mondta Arney nyilatkozatában. "De ezek a módszerek hamarosan nem helyettesítik az embereket, mert ellenőriznünk kell az eredményeket."
- 13 út az intelligens idegenek kereséséhez
- A NASA életében vadászó Mars 2020 Rover idegen mikrofoszílokat fog keresni
- Titokzatos, ősi rádiójelek tartják a Földet. A csillagászok AI-t terveztek, hogy vadássák őket
