وكالة ناسا تستخدم حاليًا الذكاء الاصطناعي لعلوم الفضاء

في بيان صدر عن ناسا الشهر الماضي، قالت الوكالة إن الذكاء الاصطناعي لديه الإمكانية لمساعدة العمل على بعض أكبر المشاكل في علوم الفضاء. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن الحياة على الكواكب الأخرى أو تحديد النيازك. يعمل علماء ناسا مع قادة في صناعة الذكاء الاصطناعي، مثل إنتل وآي بي إم وجوجل. معًا، يمكنهم تطبيق خوارزميات الكمبيوتر المتقدمة لحل بعض تلك المشاكل.

هناك بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها ناسا، مثل التعلم الآلي، لتحليل البيانات. سيتم جمع هذه البيانات بواسطة التلسكوبات، بما في ذلك تلسكوب جيمس ويب الفضائي أو مسح الكواكب الخارجية المتحولة، في مرحلة ما في المستقبل.

تأمل جادا أرني، عالمة الأحياء الفلكية في مركز ناسا جودارد لرحلات الفضاء في جرينبيلت، ماريلاند، أن يساعد التعلم الآليها وفريقها في العثور على بعض المؤشرات على الحياة في البيانات التي سيتم جمعها بواسطة التلسكوبات والمصحات.

“تكنولوجيا هذه الأدوات مهمة جدًا، خاصة للبيانات الكبيرة، وخاصة في مجال الكواكب الخارجية”، قالت أرني في البيان. “لأن البيانات التي سنحصل عليها من الملاحظات المستقبلية ستكون نادرة وملسنة. سيكون من الصعب فهمها. لذلك، استخدام هذه الأدوات له الكثير من الإمكانيات لمساعدتنا”.

تدير ناسا برنامجًا مدته ثمانية أسابيع كل صيف يجمع بين قادة القطاعين التكنولوجي والفضائي، يسمى تطوير الحدود (FDL).

شون دوماغل-غولدن هو عالم أحياء فلكية في ناسا جودارد.

“يشبه FDL مجموعة من الموسيقيين الموهوبين بأدوات مختلفة يجتمعون في جلسة عفوية في المرآب، ويجدون شيئًا رائعًا، ويقولون: لقد وجدنا فرقة هنا”، قال في البيان.

في عام 2018، طوّر فريق FDL تقنية تعلم آلي يعتمد على الشبكات العصبية. يقوم بتحليل الصور وتحديد الكيمياء للكواكب الخارجية باستخدام أطوال الموجات للضوء المنبعث أو الممتص بواسطة الجزيئات في غلافها الجوي.

باستخدام هذه التقنية الجديدة، يمكن للباحثين تحديد جزيئات مختلفة في غلاف جو الكوكب الخارجي WASP-12b. قامت التقنية بذلك بدقة أكبر من الطرق الأخرى.

وفقًا لдомاغل-غولدن، يمكن للشبكة العصبية أيضًا تحديد عندما يكون هناك نقص في البيانات. يمكن تقنية بايزيان، كما يسمى، إخبار العلماء بمقدار ثقتهم في التنبؤ.

“في الأماكن التي لم تكن البيانات كافية لتقديم نتيجة دقيقة جدًا، كان هذا النموذج أفضل في معرفة أنه غير متأكد من الإجابة، وهو أمر مهم جدًا إذا كنا نريد الثقة بهذه التنبؤات”، قال دوماغل-غولدن.

لا تزال تقنية بايزيان قيد التطوير، ولكن تكنولوجيا FDL الأخرى تستخدم في العالم الحقيقي. في عام 2017، تم تطوير برنامج تعلم آلي بواسطة المشاركين في FDL يمكنه إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للنيازك القريبة بسرعة. يمكنه أيضًا تقدير أشكالها وأحجامها ومعدلات دورانها بدقة. هذه النوعية من المعلومات مفيدة لناسا لاكتشاف النيازك وتحديدها التي تهدد الأرض.

يستخدم علماء الفلك تقليديًا برنامجًا برمجيًا بسيطًا لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد، ويحلل قياسات الرادار للنيازك المتحركة. ثم يقدم معلومات مفيدة لمساعدة العلماء على استنتاج خصائصها المادية بناءً على التغييرات في إشارة الرادار.

بيل دياموند هو رئيس ومدير تنفيذي لمنظمة SETI.

“يمكن لمحلل فلكي ماهر مع موارد حاسوبية قياسية، تشكيل كويكب واحد في غضون شهر إلى ثلاثة أشهر”، قال دياموند. “لذلك، السؤال أمام فريق البحث هو: هل يمكننا تسريعه؟”

طوّر الفريق، الذي يتألف من طلاب من فرنسا وجنوب أفريقيا والولايات المتحدة، مع أستاذين من الأكاديمية وشركة نيفيديا، خوارزمية قادرة على تقديم كويكب في غضون أربعة أيام. يتم استخدام هذه التقنية حاليًا من قبل علماء الفلك في مرصد أرسيبو في بورتوريكو، وقام بتمثيل الشكل الحقيقي للنيازك.

يقترح الباحثون أيضًا بناء تقنيات الذكاء الاصطناعي في مركبات الفضاء المستقبلية، وسيسمح ذلك للمركبة الفضائية باتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.

“ستساعدنا أساليب الذكاء الاصطناعي على تحرير قدرة المعالجة من أدمغتنا من خلال القيام بالكثير من العمل التمهيدي على المهام الصعبة”، قالت أرني. “لكن هذه الأساليب لن تحل محل البشر في أي وقت قريب، لأننا سنظل بحاجة إلى التحقق من النتائج”.