NASA meklē mākslīgo intelektu, lai palīdzētu meklēt svešas planētas un potenciāli bīstamus asteroīdus.
(Attēls: © NASA)
Mākslīgais intelekts varētu palīdzēt dzīvības meklējumos uz svešām planētām un tuvējo asteroīdu atklāšanā, sacīja NASA amatpersonas.
NASA cer izmantot mākslīgo intelektu jeb AI tādas tehnoloģijas kā mašīnmācība, lai interpretētu datus, kurus apkopos nākotnes teleskopi, piemēram, Džeimsa Veba kosmiskais teleskops vai Tranzīta eksoplanētu apsekošanas satelīta (TESS) misija, teikts kosmosa aģentūras paziņojumā. .
"Šīs tehnoloģijas ir ļoti svarīgas, īpaši lielām datu kopām un it īpaši eksoplanetu laukā," paziņojumā sacīja NASA Goddard kosmosa lidojumu centra Greenbelt, Mērilendas astrobioloģe Giada Arney. "Tā kā dati, ko mēs iegūsim no turpmākiem novērojumiem, būs maz un trokšņaini. To būs patiešām grūti saprast. Tāpēc šāda veida rīku izmantošanai ir tik daudz potenciāla, lai mums palīdzētu."
NASA sadarbojas ar tādiem uzņēmumiem kā Intel, IBM un Google, lai izstrādātu progresīvas mašīnmācīšanās metodes. Katru vasaru NASA arī apvieno tehnoloģiju un kosmosa novatorus astoņu nedēļu programmai ar nosaukumu Frontier Development Lab (FDL).
"FDL jūtas kā daži patiešām labi mūziķi ar dažādiem instrumentiem, kas sapulcējas ievārījuma sesijai garāžā, atrod kaut ko ļoti foršu un saka:" Hei, mums šeit ir grupa "" Shawn Domagal-Goldman, NASA Goddard astrobiologs , teikts NASA paziņojumā.
2018. gadā Domagals-Goldmans un Ārnijs vadīja FDL komandu, kas izstrādāja mašīnmācīšanās paņēmienu, kas izmanto smadzenēm līdzīgus "neironu tīklus", lai analizētu attēlus un identificētu eksoplanetu ķīmiju, pamatojoties uz gaismas viļņu garumiem, ko to atmosfērā izstaro vai absorbē molekulas. . Šis paņēmiens apstrādā informāciju, kas līdzīga tam, kā smadzenēs esošie neironi vai nervu šūnas savienojas ar citiem neironiem, lai apstrādātu un pārraidītu informāciju, teikts paziņojumā.
Izmantojot šo neironu tīklu paņēmienu, pētnieki spēja precīzāk nekā parastās metodes identificēt dažādu molekulu pārpilnību eksoplanētas, kuras nosaukums ir WASP-12b, atmosfērā.
Turklāt neironu tīkla paņēmiens spēj noteikt, kad nav pietiekamu datu, "kas ir patiešām svarīgi, ja uzticamies šīm prognozēm," teikts Domagala-Goldmana paziņojumā.
Kamēr komandas neironu tīklu tehnika joprojām ir izstrādes stadijā, to kādu dienu varētu izmantot, lai izpētītu nākotnes teleskopu apkopotos datus un, savukārt, palīdzētu sašaurināt eksoplanetu kandidātus, kas ir pelnījuši tālāku izpēti, sacīja pētnieki.
Labi izmantotas arī citas FDL tehnoloģijas. Piemēram, 2017. gada komanda izstrādāja mašīnmācīšanās programmu, kas varētu izveidot asteroīdu 3D modeļus - ieskaitot to lielumu, formu un griešanās ātrumu - tikai četrās dienās. Šāda veida programma ir īpaši svarīga, lai atklātu un novirzītu potenciāli bīstamus Zemes asteroīdus, teikts paziņojumā.
NASA no sava kosmosa kuģa flotes ik pēc 15 sekundēm savāc aptuveni 2 gigabaitus datu. Tomēr "mēs analizējam tikai nelielu daļu no šiem datiem, jo mums ir ierobežoti cilvēki, laiks un resursi", paziņojumā sacīja NASA heliophicicist Madhulika Guhathakurta. "Tāpēc mums šie instrumenti ir jāizmanto vairāk."
Turklāt pētnieki ierosina veidot A.I. tehnoloģijas nākotnes kosmosa kuģos. Tas ļautu kosmosa kuģim pieņemt reāllaika zinātniskus lēmumus un, savukārt, ietaupīt laiku, kas citādi būtu vajadzīgs kosmosa kuģa saziņai ar Zemes zinātniekiem.
"A.I. metodes palīdzēs mums atbrīvot apstrādes jaudu no mūsu pašu smadzenēm, veicot lielu daļu sākotnējā darba sarežģītos uzdevumos," teikts Ārnija paziņojumā. "Bet šīs metodes drīzumā neaizstās cilvēkus, jo mums joprojām būs jāpārbauda rezultāti."
- 13 veidi, kā meklēt saprātīgus ārvalstniekus
- NASA dzīvības medības Mars 2020 Rover meklēs svešas mikrofiljas
- Noslēpumaini, senie radio signāli turpina peltīt zemi. Astronomi izveidoja AI, lai viņus nomedītu
