NASA otsib tehisintellekti võõraste planeetide ja potentsiaalselt ohtlike asteroidide otsimisel.
(Pilt: © NASA)
NASA ametnike sõnul võiks tehisintellekt aidata elu otsimisel võõrastel planeetidel ja läheduses asuvate asteroidide avastamisel.
NASA loodab kasutada tehisintellekti ehk AI-tehnoloogiaid, näiteks masinõppimist, selliste andmete tõlgendamiseks, mida tulevikus koguvad sellised teleskoobid nagu James Webbi kosmoseteleskoop või missioon Transiidi Exoplaneti uuringu satelliit (TESS), selgub kosmoseagentuuri avaldusest. .
"Need tehnoloogiad on väga olulised, eriti suurte andmekogumite jaoks ja eriti eksoplaneedi valdkonnas," ütles avalduses NASA Goddardi kosmoselennukeskuse astrobioloog Giada Arney Marylandi osariigis Greenbeltis. "Kuna andmed, mida me tulevastest vaatlustest saame, on hõredad ja lärmakad. Seda on tõesti raske mõista. Seega on seda tüüpi tööriistade kasutamisel meile palju potentsiaali."
NASA on arenenud masinõppe tehnikate väljatöötamiseks teinud koostööd selliste ettevõtetega nagu Intel, IBM ja Google. Igal suvel viib NASA ka tehnoloogia- ja kosmoseinnovaatorid kokku kaheksanädalaseks programmiks nimega Frontier Development Lab (FDL).
"FDL tunneb, nagu mõned tõeliselt head erinevate instrumentidega muusikud saaksid garaažis moosiseansile kokku, leiaksid midagi tõeliselt lahedat ja ütleksid:" Hei, meil on siin bänd "" "NASA Goddardi astrobioloog Shawn Domagal-Goldman , öeldi NASA avalduses.
Domagal-Goldman ja Arney juhendasid 2018. aastal FDL-i meeskonda, kes töötas välja masinõppe tehnika, mis kasutab ajulaadseid "närvivõrke" piltide analüüsimiseks ja eksoplaneetide keemia tuvastamiseks, lähtudes nende atmosfääris kiirgava või neeldunud valguse lainepikkustel. . See tehnika töötleb teavet, mis sarnaneb sellega, kuidas aju neuronid või närvirakud ühenduvad teiste neuronitega teabe töötlemiseks ja edastamiseks.
Seda närvivõrkude tehnikat kasutades suutsid teadlased tavapäraste meetoditega täpsemini tuvastada WASP-12b-nimelise eksoplaneedi atmosfääris mitmesuguste molekulide arvukust.
Lisaks on närvivõrgutehnika võimeline tuvastama, kui puuduvad piisavad andmed, "mis on nende ennustuste usaldamiseks tõesti oluline", ütles Domagal-Goldman avalduses.
Kuigi meeskonna närvivõrkude tehnika on alles väljatöötamisel, võiks seda ühel päeval kasutada tulevaste teleskoopide kogutud andmete uurimiseks ja see omakorda aitaks kitsendada eksoplaneedi kandidaate, kes väärivad edasist uurimist, ütlesid teadlased.
Ka muid FDL-tehnoloogiaid on hästi kasutatud. Näiteks töötas 2017. aasta meeskond välja masinõppe programmi, mis suudaks asteroidide 3D-mudeleid - sealhulgas nende suurust, kuju ja keerutamiskiirust - luua vaid nelja päevaga. Seda tüüpi programm on avalduse kohaselt eriti oluline Maast potentsiaalselt ohtlike asteroidide avastamiseks ja kõrvalejuhtimiseks.
NASA kogub oma kosmoselaevade laevastikust umbes 2 gigabaidiseid andmeid iga 15 sekundi järel. Kuid "me analüüsime ainult murdosa neist andmetest, kuna meil on piiratud inimesed, aeg ja ressursid", ütles NASA heliofüüsik Madhulika Guhathakurta avalduses. "Seetõttu peame neid tööriistu rohkem kasutama."
Lisaks soovitavad teadlased ehitada A.I. tehnoloogiaid tulevastesse kosmoselaevadesse. See võimaldaks kosmoselaeval teha reaalajas teaduslikke otsuseid ja see omakorda säästaks aega, mida muidu oleks vaja kosmoselaevadel Maa teadlastega suhtlemiseks.
"A.I.-meetodid aitavad meil vabastada töötlemisjõu meie enda ajudest, tehes raskete ülesannete jaoks palju esialgset jalgade tööd," ütles Arney avalduses. "Kuid need meetodid ei asenda inimesi peagi, sest tulemusi peame ikkagi kontrollima."
- 13 viisi intelligentsete välismaalaste otsimiseks
- NASA elujaht Mars 2020 Rover otsib võõraid mikrofossiile
- Salapärased iidsed raadiosignaalid hoiavad Maa peal. Astronoomid kavandasid AI-d nende jahtimiseks
