وكالة ناسا تستخدم حاليًا الذكاء الاصطناعي لعلوم الفضاء

في بيان صدر عن ناسا الشهر الماضي، قالت الوكالة إن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على مساعدة العمل على بعض أكبر المشاكل في علوم الفضاء. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن الحياة على الكواكب الأخرى أو تحديد النيازك. يتعاون 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 الأقمار الصناعية للكوكب الخارجي، في بعض النقاط في المستقبل.

تأمل جيدا 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 والمصاطب.

“تكنولوجيا هذه الأدوات مهمة جدًا، خاصة ل مجموعات البيانات الكبيرة، وخاصة في مجال الكواكب الخارجية”، قال أرني في البيان. “لأن البيانات التي سنحصل عليها من الملاحظات المستقبلية ستكون نادرة وملتوية. سيكون من الصعب فهمها. لذلك، استخدام هذه الأدوات له إمكانية كبيرة لمساعدتنا”.

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

شون دوماغل غولدمان هو عالم أحياء فلكية في ناسا جودارد.

“يشبه تطوير الحدود مجموعة من الموسيقيين الموهوبين بأدوات مختلفة الذين يجتمعون في جلسة جماعية في المرآب، ويعثرون على شيء رائع، ويقولون” لقد وجدنا فرقة هنا”، قال في البيان.

في عام 2018، طوّر فريق من تطوير الحدود، تحت إشراف دوماغل غولدمان وأرني، تقنية تعلم آلي تعتمد على الشبكات العصبية. تحليل الصور وتحديد الكيمياء للكواكب الخارجية باستخدام أطوال الموجات للضوء المنبعث أو الممتص بواسطة الجزيئات في غلافها الجوي.

باستخدام هذه التقنية الجديدة، يمكن للباحثين تحديد الجزيئات المختلفة في غلاف كوكب WASP-12b، وهو كوكب خارجي. قامت التقنية بذلك بدقة أكبر من الطرق الأخرى.

وفقًا لدوماغل غولدمان، يمكن للشبكة العصبية أيضًا تحديد عندما يكون هناك نقص في البيانات. يمكن للتقنية البيزية، كما يسمى، أن يخبر العلماء أيضًا كم يقينها من تنبؤها.

“في الأماكن التي لم تكن البيانات جيدة بما يكفي لإعطاء نتيجة دقيقة، كان هذا النموذج أفضل في معرفة أنه غير متأكد من الإجابة، وهو أمر مهم إذا كنا نثق بتلك التنبؤات”، قال دوماغل غولدمان.

لا تزال تقنية البيزية قيد التطوير، ولكن بعض تقنيات تطوير الحدود يتم استخدامها في العالم الواقعي. في عام 2017، تم تطوير برنامج تعلم آلي بواسطة المشاركين في تطوير الحدود، والذي كان قادرًا على إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد سريعة للنيازك القريبة. يمكنه أيضًا تقدير أشكالها وأحجامها ومعدلات دورانها بدقة. هذه المعلومات مفيدة لناسا لاكتشاف النيازك وتحديدها التي تهدد الأرض.

يستخدم علماء الفلك تقليديًا برامج كمبيوتر بسيطة لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد، وتحليل قياسات الرادار للنيازك المتحركة. ثم توفر معلومات مفيدة لمساعدة العلماء على استنتاج خصائصها الفيزيائية بناءً على التغييرات في إشارة الرادار.

بيل دياموند هو رئيس وchief executive officer لمنظمة SETI.

“يمكن لمحلل فلكي ماهر مع موارد حاسوبية قياسية، تشكيل نيازك واحدة في غضون شهر إلى ثلاثة أشهر”، قال دياموند. “لذلك، السؤال الذي يطرح على فريق البحث هو: هل يمكننا تسريعه؟”

طوّر فريق من الطلاب من فرنسا وجنوب أفريقيا والولايات المتحدة، مع مرشدين من الأكاديمية وشركة نيفيديا، خوارزمية قادرة على تقديم نيازك في غضون أربعة أيام. يتم استخدام هذه التقنية حاليًا من قبل علماء الفلك في مرصد أرسيبو في بورتوريكو، وقاموا بتمثيل الشكل في الوقت الفعلي للنيازك.

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

“سيساعدنا أساليب الذكاء الاصطناعي في تحرير قدرة المعالجة من أدمغتنا من خلال القيام بجزء كبير من العمل الأولي في المهام الصعبة”، قال أرني. “لكن هذه الأساليب لن تحل محل البشر في أي وقت قريب، لأننا سنظل بحاجة إلى التحقق من النتائج”.