נאס"א מחפשת בינה מלאכותית שתסייע בחיפוש אחר כוכבי לכת חייזרים ואסטרואידים שעלולים להיות מסוכנים.
(תמונה: © נאס"א)
על פי גורמי נאס"א, נודע כי נשיא ארה"ב נמסר כי בינה מלאכותית יכולה לסייע בחיפוש אחר חיים בכוכבי לכת זרים ובגילוי אסטרואידים סמוכים.
נאס"א מקווה להשתמש בבינה מלאכותית, או AI, בטכנולוגיות כמו למידת מכונות כדי לפרש נתונים שייאספו על ידי טלסקופים עתידיים כמו טלסקופ החלל ג'יימס ווב או המשימה Transit Exoplanet Survey Satellite (TESS), כך לפי הצהרה של סוכנות החלל. .
בהצהרה נמסר בהודעת ג'יאדה ארני, אסטרוביולוגית במרכז טיסת החלל "גודארד" של נאס"א בגרינבלט, מרילנד. "טכנולוגיות אלה חשובות מאוד, במיוחד עבור מערכי נתונים גדולים ובעיקר בתחום האקסופלנט. "מכיוון שהנתונים שנקבל מתצפיות עתידיות הולכים להיות דלילים ורועשים. זה יהיה ממש קשה להבין. לכן שימוש בכלים מסוג זה יש פוטנציאל כה רב לעזור לנו."
נאס"א שיתפה פעולה עם חברות כמו אינטל, יבמ וגוגל לפיתוח טכניקות למידת מכונה מתקדמות. בכל קיץ, נאס"א מפגישה בין מחדשי טכנולוגיה וחלל לתוכנית בת שמונה שבועות שנקראת Frontier Development Lab (FDL).
"FDL מרגיש כמו כמה מוזיקאים טובים באמת עם כלים שונים שנפגשים לסשן ריבות במוסך, מוצאים משהו ממש מגניב, ואומרים 'היי יש לנו להקה כאן'", שון דומגל-גולדמן, אסטרוביולוג גודארד של נאס"א. , אמר בהצהרת נאס"א.
בשנת 2018 חונכו דומגל-גולדמן וארני צוות FDL שפיתח טכניקת לימוד מכונה המשתמשת ב"רשתות עצביות "דמויות מוח כדי לנתח תמונות ולזהות את הכימיה של exoplanets על בסיס אורכי הגל של האור הנפלט או נספג על ידי מולקולות באטמוספרה שלהם. . טכניקה זו מעבדת מידע הדומה לאופן שבו נוירונים, או תאי עצב במוח, מתחברים לנוירונים אחרים כדי לעבד ולהעביר מידע, על פי ההצהרה.
באמצעות טכניקה זו של רשתות עצביות, החוקרים הצליחו לזהות את השפע של מולקולות שונות באטמוספירה של אקסופלאנט הנקרא WASP-12b בצורה מדויקת יותר משיטות קונבנציונאליות.
בנוסף, טכניקת הרשת העצבית מסוגלת לזהות מתי אין מספיק נתונים, "וזה באמת חשוב אם אנו סומכים על תחזיות אלה", אמר דומגל-גולדמן בהצהרה.
בעוד שטכניקת הרשתות העצביות של הצוות עדיין בפיתוח, ניתן יהיה להשתמש בה יום אחד כדי ללמוד נתונים שנאספו על ידי טלסקופים עתידיים, ובתורם לסייע בצמצום המועמדים האקסופלטים הראויים למחקר נוסף, אמרו החוקרים.
טכנולוגיות FDL אחרות שימשו לשימוש טוב. לדוגמה, צוות 2017 פיתח תוכנית למידת מכונה שיכולה ליצור מודלים תלת-ממדיים של אסטרואידים - כולל גודלם, צורתם וקצב הסיבוב - תוך ארבעה ימים. סוג זה של תוכנית חשוב במיוחד לגילוי והטיה של אסטרואידים שעלולים להוות איום מכדור הארץ, על פי ההצהרה.
נאס"א אוספת כ -2 ג'יגה נתונים בכל 15 שניות מצי החללית שלה. עם זאת, "אנו מנתחים רק שבריר מהנתונים הללו, מכיוון שיש לנו אנשים, זמן ומשאבים מוגבלים", הצהיר בהודלה Madhulika Guhathakurta, הליאופיזיקאי של נאס"א. "זו הסיבה שאנחנו צריכים להשתמש בכלים אלה יותר."
בנוסף, החוקרים מציעים לבנות A.I. טכנולוגיות לחלליות עתידיות. זה יאפשר לחללית לקבל החלטות מדעיות בזמן אמת, ובתורו לחסוך זמן שיידרש אחרת לחללית לתקשורת עם מדענים על כדור הארץ.
ארני אמר בהצהרה כי "שיטות A.I. יעזרו לנו לשחרר את כוח העיבוד מהמוח שלנו על ידי ביצוע עבודות רגל ראשוניות במשימות קשות. "אך שיטות אלה לא יחליפו את בני האדם בקרוב, מכיוון שנצטרך לבדוק את התוצאות."
- 13 דרכים לחפש חייזרים חכמים
- רובר ציד החיים של נאס"א, מאדים 2020, יחפש אחר מאובנים זרים
- אותות רדיו עתיקים ומסתוריים ממשיכים להכות את האדמה. אסטרונומים עיצבו AI לצוד אותם
