تتطلع وكالة ناسا إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في البحث عن الكواكب الغريبة والكويكبات التي يحتمل أن تكون خطرة.
(الصورة: © NASA)
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في البحث عن الحياة على الكواكب الغريبة والكشف عن الكويكبات القريبة ، وفقًا لمسؤولي وكالة ناسا.
تأمل وكالة ناسا في استخدام الذكاء الاصطناعي ، أو تقنيات الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلم الآلي لتفسير البيانات التي سيتم جمعها بواسطة التلسكوبات المستقبلية مثل تلسكوب جيمس ويب الفضائي أو مهمة القمر الصناعي لمسح الكواكب الخارجية العابرة (TESS) ، وفقًا لبيان صادر عن وكالة الفضاء. .
وقالت جيادا أرني ، عالمة الفلك في مركز جودارد لرحلات الفضاء التابع لوكالة ناسا في جرينبيلت بولاية ميريلاند ، في بيان: "هذه التقنيات مهمة للغاية ، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الضخمة وخاصة في مجال الكواكب الخارجية". "لأن البيانات التي سنحصل عليها من الملاحظات المستقبلية ستكون متفرقة وصاخبة. سيكون من الصعب فهمها. لذا فإن استخدام هذه الأنواع من الأدوات يمكن أن يساعدنا كثيرًا."
دخلت وكالة ناسا في شراكة مع شركات مثل Intel و IBM و Google لتطوير تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. في كل صيف ، تجمع وكالة ناسا أيضًا مبتكري التكنولوجيا والفضاء معًا في برنامج مدته ثمانية أسابيع يسمى مختبر تطوير الحدود (FDL).
"يشعر FDL أن بعض الموسيقيين الجيدين حقًا مع أدوات مختلفة يجتمعون لجلسة مربي في المرآب ، ويجدون شيئًا رائعًا حقًا ، ويقولون ،" مرحبًا لدينا فرقة هنا "، شون دوماجال-جولدمان ، عالم الفلك في ناسا قال في بيان وكالة ناسا.
في عام 2018 ، قام Domagal-Goldman و Arney بتوجيه فريق FDL الذي طور تقنية التعلم الآلي التي تستخدم "الشبكات العصبية" الشبيهة بالدماغ لتحليل الصور وتحديد كيمياء الكواكب الخارجية بناءً على أطوال موجات الضوء المنبعثة أو الممتصة بواسطة الجزيئات في أجواءها . وبحسب البيان ، تقوم هذه التقنية بمعالجة معلومات مشابهة لكيفية تواصل الخلايا العصبية أو الخلايا العصبية في الدماغ مع الخلايا العصبية الأخرى لمعالجة المعلومات ونقلها.
باستخدام تقنية الشبكات العصبية هذه ، تمكن الباحثون من تحديد وفرة جزيئات مختلفة في الغلاف الجوي لكوكب خارجي يسمى WASP-12b بشكل أكثر دقة من الطرق التقليدية.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن تقنية الشبكة العصبية قادرة على تحديد عدم وجود بيانات كافية ، "وهو أمر مهم حقًا إذا كان لنا أن نثق في هذه التنبؤات ،" قال دوماجال-جولدمان في البيان.
وقال الباحثون إنه بينما لا تزال تقنية الشبكات العصبية للفريق قيد التطوير ، فإنه يمكن استخدامها يومًا ما لدراسة البيانات التي تم جمعها بواسطة التلسكوبات المستقبلية ، وبالتالي المساعدة في تضييق نطاق مرشحي الكواكب الخارجية التي تستحق مزيدًا من الدراسة.
كما تم استخدام تقنيات FDL الأخرى بشكل جيد. على سبيل المثال ، طور فريق عام 2017 برنامجًا للتعلم الآلي يمكنه إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للكويكبات - بما في ذلك حجمها وشكلها ومعدل دورانها - في أقل من أربعة أيام. ووفقًا للبيان ، فإن هذا النوع من البرامج مهم بشكل خاص للكشف عن الكويكبات التي يحتمل أن تكون مهددة بالانحراف عن الأرض وتحويلها.
تجمع وكالة ناسا ما يقرب من 2 غيغابايت من البيانات كل 15 ثانية من أسطولها من المركبات الفضائية. وقالت مادهيليكا غواتهاكورتا ، عالمة الفيزياء الشمسية التابعة لوكالة ناسا في البيان ، "إننا نحلل جزءًا صغيرًا فقط من تلك البيانات ، لأن لدينا عددًا محدودًا من الأشخاص والوقت والموارد". هذا هو السبب في أننا بحاجة إلى استخدام هذه الأدوات أكثر.
بالإضافة إلى ذلك ، يقترح الباحثون بناء A.I. التقنيات في المركبات الفضائية في المستقبل. سيسمح ذلك للمركبة الفضائية باتخاذ قرارات علمية في الوقت الفعلي ، وبالتالي توفير الوقت الذي كانت ستحتاجه المركبة الفضائية للتواصل مع العلماء على الأرض.
وقال أرني في البيان: "ستساعدنا أساليب الذكاء الاصطناعي في تحرير قوة المعالجة من أدمغتنا من خلال القيام بالكثير من الإجراءات الأولية بشأن المهام الصعبة". "لكن هذه الأساليب لن تحل محل البشر في أي وقت قريب ، لأننا ما زلنا بحاجة إلى التحقق من النتائج."
- 13 طرق للبحث عن الأجانب الذكية
- ستبحث مركبة روفر لصيد المريخ 2020 التابعة لناسا عن الميكروفونات الغريبة
- إشارات الراديو القديمة الغامضة قام علماء الفلك بتصميم AI لمطاردتهم
