人工智能如何搜尋外星人和近地小行星?

北京時(shí)間12月27日消息,據(jù)美國(guó)太空網(wǎng)站報(bào)道,目前,美國(guó)宇航局一份聲明指出,利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)分析詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡或者凌日系外行星勘測(cè)衛(wèi)星(TESS)的未來(lái)勘測(cè)數(shù)據(jù),將幫助天文學(xué)家搜尋外星生命,探測(cè)地球鄰近小行星。

戈達(dá)德太空飛行中心天體生物學(xué)家賈達(dá)·阿尼(Giada Arney)稱,人工智能技術(shù)非常重要,特別是對(duì)于勘測(cè)系外行星領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集,因?yàn)槲覀儚奈磥?lái)的觀測(cè)中獲得的數(shù)據(jù)是稀疏和嘈雜的,這真的很難理解,所以使用這些工具有很大的潛力幫助我們。

美國(guó)宇航局和英特爾、IBM、谷歌等公司合作,開發(fā)出先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),每年夏季,美國(guó)宇航局會(huì)召集科技創(chuàng)新者和天文學(xué)家參加名為“前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室(FDL)”的為期8周研討活動(dòng)。

戈達(dá)德太空飛行中心天體生物學(xué)家肖恩·多瑪戈?duì)?高曼(Shawn Domagal-Goldman)說(shuō):“前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室就像一級(jí)音樂家,帶著不同的樂器,在車庫(kù)里聚會(huì)即興演奏。”

2018年,高曼和阿尼指導(dǎo)一個(gè)FDL研究團(tuán)隊(duì),該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),利用類似大腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”分析太空?qǐng)D像,并依據(jù)系外行星大氣層分子釋放或者吸收的光波識(shí)別其化學(xué)屬性,這種人工智能技術(shù)類似于人類大腦神經(jīng)細(xì)胞,能夠處理和傳輸信息。

研究人員使用這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確地識(shí)別系外行星WASP-12b的大氣分子多樣性,此外,該技術(shù)還能識(shí)別何時(shí)缺乏充足數(shù)據(jù),如果我們采用這些預(yù)測(cè),將是非常重要的。

研究人員指出,雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)仍處于研發(fā)階段,但未來(lái)有一天可能用于研究望遠(yuǎn)鏡收集的數(shù)據(jù),從而有助于縮小系外行星候選對(duì)象的范圍,這些候選對(duì)象值得深入研究。

其他FDL技術(shù)也獲得了很好的應(yīng)用,例如:2017年一支研究小組開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)程序,可在短短4天內(nèi)創(chuàng)建小行星3D模型,包括它們的大小、形狀和旋轉(zhuǎn)速度。同時(shí),此類人工智能程序?qū)τ谔綔y(cè)和偏移威脅地球的潛在小行星尤為重要。

美國(guó)宇航局從航天探測(cè)器每15分鐘收集大約2千兆字節(jié)數(shù)據(jù),太陽(yáng)物理學(xué)家Madhulika Guhathakurta表示,這就是為什么需要利用更多的工具進(jìn)行研究分析。

此外,研究人員建議在未來(lái)的太空飛船上使用人工智能技術(shù),便于飛船系統(tǒng)做出實(shí)時(shí)科學(xué)分析,從而節(jié)省飛船與地面科學(xué)家溝通所需的時(shí)間。

阿尼指出,盡管如此,人工智能技術(shù)不會(huì)很快取代人類,因?yàn)槲覀冞€需要檢查最終結(jié)果,并在專家研究分析的基礎(chǔ)上獲得結(jié)論。(葉傾城)

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2019-12-27
人工智能如何搜尋外星人和近地小行星?
美國(guó)宇航局一份聲明指出,利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)分析詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡或者凌日系外行星勘測(cè)衛(wèi)星(TESS)的未來(lái)勘測(cè)數(shù)據(jù),將幫助天文學(xué)家搜尋外星生命,探測(cè)

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