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美計劃借人工智能搜尋外星生命

發布日期: 2019-12-19 信息來源:欧宝体育

    據美(mei)國(guo)太(tai)空(kong)網近日報道,美(mei)國(guo)國(guo)家航(hang)空(kong)航(hang)天(tian)局(NASA)官(guan)員稱,他們希望(wang)利用人工智能(例如機器學(xue)習)技術,分析大型(xing)望(wang)遠鏡等(deng)收集(ji)的(de)數據,從而(er)幫助搜尋(xun)外星生命(ming),并探測對地球有潛在威脅的(de)小行星。

    NASA已(yi)與英特爾(er)、IBM和谷歌等(deng)公司合(he)作(zuo),開發先進的機器學習技術。每(mei)年夏天(tian),NASA會召集技術和太空(kong)創新人士,參(can)與為期8周的“前沿發展實(shi)驗室(FDL)”項(xiang)目(mu)。

    2018年,NASA戈達(da)德太空飛(fei)行(xing)(xing)中(zhong)心(xin)天體(ti)生物學家(jia)賈達(da)·阿尼和同事肖恩·多馬加爾-高德曼指導過一個FDL團隊,該團隊開發(fa)(fa)出一種機器(qi)學習技術(shu),使用類似(si)大腦的(de)“神經(jing)網絡”來分析系外行(xing)(xing)星的(de)圖像,并根(gen)據行(xing)(xing)星大氣中(zhong)分子(zi)發(fa)(fa)射(she)(或吸收)光的(de)波長來識別該行(xing)(xing)星的(de)化(hua)學性質。這項(xiang)技術(shu)處(chu)理(li)(li)信息(xi)(xi)的(de)方(fang)(fang)(fang)式(shi),與大腦神經(jing)元之間彼此連接處(chu)理(li)(li)和傳(chuan)輸(shu)信息(xi)(xi)的(de)方(fang)(fang)(fang)式(shi)如出一轍。結果表明,借助這一神經(jing)網絡技術(shu),研究人員能鑒(jian)別出系外行(xing)(xing)星“WASP-12b”大氣中(zhong)各種分子(zi)的(de)豐度(du),而且(qie)比用傳(chuan)統方(fang)(fang)(fang)法更準確。

    研究(jiu)(jiu)人員表示(shi),盡管他們(men)的(de)(de)神經網絡技術仍處于(yu)發展階段,但有朝一(yi)日可用于(yu)研究(jiu)(jiu)未來望遠鏡收集的(de)(de)數據,幫助(zhu)篩選值得進一(yi)步研究(jiu)(jiu)的(de)(de)系外行(xing)星。阿(a)尼說: “未來我(wo)們(men)獲得的(de)(de)數據可能非常龐雜(za),很難(nan)理解,AI工具有望讓我(wo)們(men)受益。”

    此外,另(ling)一(yi)團隊2017年(nian)開發出(chu)一(yi)款機器學(xue)習程序,可在短(duan)短(duan)4天內(nei)創建小行星的(de)三(san)維模(mo)型,包括其大小、形狀和旋(xuan)轉(zhuan)速度。研究人員稱,這類程序尤為重要,可以(yi)從地球上探測可能威脅地球的(de)小行星。

    NASA官員稱,該機構的(de)航天器每(mei)15秒就可(ke)提供約2GB數據(ju),但“限于(yu)人力(li)、時間(jian)和資源,我(wo)們只(zhi)能分析少部分數據(ju),人工智能可(ke)在這一(yi)領(ling)域大(da)顯身手,助我(wo)們一(yi)臂(bei)之力(li)。”

    研究人(ren)(ren)員(yuan)還(huan)建(jian)議,將AI技術集成于未來的(de)航天器(qi)內,使(shi)航天器(qi)能實時做出科學決策,從而節省航天器(qi)與地(di)面通信的(de)時間。當然(ran),阿(a)尼也強調(diao),上述AI工(gong)具不會很快取(qu)代人(ren)(ren)類,因為仍需(xu)對結果進行核查。

 

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