كيف أ. يمكن أن تساعد في العثور على الكواكب والكويكبات الغريبة

تتطلع ناسا إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في البحث عن الكواكب الغريبة والكويكبات التي يحتمل أن تكون خطرة.

تتطلع ناسا إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في البحث عن الكواكب الغريبة والكويكبات التي يحتمل أن تكون خطرة. (رصيد الصورة: ناسا)



يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في البحث عن الحياة كواكب غريبة واكتشاف الكويكبات القريبة ، وفقًا لمسؤولي ناسا.



ناسا تأمل في استخدام الذكاء الاصطناعي ، أو AI ، تقنيات مثل التعلم الآلي لتفسير البيانات التي سيتم جمعها بواسطة التلسكوبات المستقبلية مثل تلسكوب جيمس ويب الفضائي أو مهمة Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) ، وفقًا لبيان صادر عن وكالة الفضاء.

جيادا أرني ، عالمة الأحياء الفلكية في مركز جودارد لرحلات الفضاء التابع لناسا في جرينبيلت ، ميريلاند ، قال في البيان . لأن البيانات التي سنحصل عليها من الملاحظات المستقبلية ستكون متفرقة وصاخبة. سيكون من الصعب حقًا فهمه. لذا فإن استخدام هذه الأنواع من الأدوات لديه الكثير من الإمكانات لمساعدتنا.



متعلق ب: الذكاء الاصطناعي سباق التسلح يتسارع في الفضاء

دخلت وكالة ناسا في شراكة مع شركات مثل Intel و IBM و Google لتطوير تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. في كل صيف ، تجمع ناسا أيضًا مبتكري التكنولوجيا والفضاء معًا في برنامج مدته ثمانية أسابيع يسمى Frontier Development Lab (FDL).

شون دوماغال جولدمان ، عالم فلك جودارد في ناسا ، في بيان ناسا.



في عام 2018 ، قام Domagal-Goldman و Arney بتوجيه فريق FDL الذي طور تقنية التعلم الآلي التي تستخدم `` شبكات عصبية '' تشبه الدماغ لتحليل الصور وتحديد كيمياء الكواكب الخارجية بناءً على الأطوال الموجية للضوء المنبعثة أو الممتصة بواسطة الجزيئات في غلافها الجوي . تعالج هذه التقنية معلومات مشابهة لكيفية اتصال الخلايا العصبية أو الخلايا العصبية في الدماغ مع الخلايا العصبية الأخرى لمعالجة المعلومات ونقلها ، وفقًا للبيان.

باستخدام تقنية الشبكات العصبية هذه ، تمكن الباحثون من تحديد وفرة الجزيئات المختلفة 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 أردنا الوثوق بهذه التنبؤات' ، كما قال دوماغال جولدمان في البيان.



في حين أن تقنية الشبكات العصبية للفريق لا تزال قيد التطوير ، فقد يتم استخدامها يومًا ما لدراسة البيانات التي تم جمعها بواسطة التلسكوبات المستقبلية وقال الباحثون إن ذلك يساعد بدوره في تضييق نطاق الكواكب الخارجية المرشحة التي تستحق مزيدًا من الدراسة.

كما تم استخدام تقنيات FDL الأخرى بشكل جيد. على سبيل المثال ، طور فريق عام 2017 برنامجًا للتعلم الآلي يمكنه ذلك 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 عن الأرض وإبعادها.

تجمع ناسا ما يقرب من 2 جيجا بايت من البيانات كل 15 ثانية من أسطولها من المركبات الفضائية. وقالت مادوليكا جواثاكورتا Madhulika Guhathakurta ، عالمة الفيزياء الشمسية في وكالة ناسا في البيان ، 'نحن نحلل جزءًا بسيطًا فقط من تلك البيانات ، لأن لدينا عددًا محدودًا من الأشخاص والوقت والموارد'. 'لهذا السبب نحتاج إلى استخدام هذه الأدوات بشكل أكبر.'

بالإضافة إلى ذلك ، يقترح الباحثون بناء A.I. التقنيات في المركبات الفضائية المستقبلية. سيسمح هذا للمركبة الفضائية باتخاذ قرارات علمية في الوقت الفعلي ، وبالتالي توفير الوقت الذي قد تحتاجه المركبة الفضائية للتواصل مع العلماء على الأرض.

أ. ستساعدنا الأساليب على تحرير قوة المعالجة من أدمغتنا من خلال القيام بالكثير من الإجراءات الأولية في المهام الصعبة. 'لكن هذه الأساليب لن تحل محل البشر في أي وقت قريب ، لأننا ما زلنا بحاجة إلى التحقق من النتائج.'

اتبع سامانثا ماثيوسون @ Sam_Ashley13 . تابعنا على تويتر تضمين التغريدة و على موقع التواصل الاجتماعي الفيسبوك .

كل شيء عن عطلة الفضاء 2019

بحاجة الى مزيد من المساحة؟ اشترك في مجلة أختنا 'كل شيء عن الفضاء' للحصول على آخر الأخبار الرائعة من الحدود النهائية! (رصيد الصورة: كل شيء عن الفضاء)