Kuinka tekoäly auttaa kartoittamaan maailmankaikkeuden

Tekoälystä (AI) on tullut tärkeä työkalu maailman ymmärtämisessä. Nyt, kun kiinnostus avaruustutkimusta kohtaan herää takaisin, se voisi tehdä saman muille maailmoille.

Vuosikymmeniä kestäneestä tutkimuksesta huolimatta tiedemiehet eivät vieläkään tiedä paljoakaan universumista Maan ilmakehän ulkopuolelta. Planeettojen, tähtien, galaksien ja niiden liikkeiden kartoittaminen avaruudessa auttaa, mutta tämä on historiallisesti ollut haastava tehtävä. AI helpottaa sitä monella tapaa.

1. Taivaankappaleiden tunnistaminen

Koska niin suuri osa universumista on niin kaukana, on usein vaikea sanoa, mikä on mitä. Konenäköjärjestelmät voivat auttaa erottamalla eri taivaankappaleet, kun se paljaalla silmällä olisi epäluotettavaa.

Havaijin yliopiston tutkijat kehittivät lupaavan tekoälymallin tähän tarkoitukseen vuonna 2020. Heidän hermoverkkonsa voisi tunnistaa galaksit 98.1 %:n tarkkuudella ja saavutti 97.8 %:n ja 96.6 %:n tarkkuuden tähtien ja kvasaarien osalta. Tämän seurauksena he pystyivät koottamaan 300 gigatavun luettelon taivaankappaleista kolmen neljäsosan taivaalla.

Koska kaukoputket ja satelliitit tarjoavat enemmän välähdyksiä maailmankaikkeudesta, tällaiset luokitusalgoritmit voivat helpottaa tietojen tulkintaa. Kun tiedemiehet tietävät, mitä he katsovat, he voivat suorittaa lisätutkimuksia tarkasti.

2. Mittausetäisyys

Universumin kartoittaminen ei ole vain kysymys siitä, mitä siellä on. Tutkijoiden on myös mitattava kappaleiden välisiä etäisyyksiä ymmärtääkseen mittakaavan ja liikkeen galaksien välillä tai suunnitellakseen tulevia satelliitti- tai avaruusaluksia. Tekoäly auttaa myös tällä alueella.

Etäisyyden laskeminen seuraamalla taivaan aktiivisuutta vaatii monimutkaisia ​​matemaattisia yhtälöitä – sellaisia, joissa tekoäly on taitava. Yksi ratkaisu saavutti 76 % tarkkuuden molekyylipilvien koon ja välisen tilan määrittämisessä radioteleskooppidataa analysoimalla. Toinen mittasi, kuinka kaukana gammapurskeet ovat tarkkailemalla maateleskoopin syöttöjä.

Tämänkaltaiset työkalut antavat luotettavampia arvioita toiminnan laajuudesta ja nopeudesta laajemmassa maailmankaikkeudessa. Kun mallit paranevat lisätiedoilla, ne voisivat tarjota turvallisempaa avaruusmatkailua tai tarjota paremman käsityksen aktiviteeteista, kuten auringonpurkauksista tai supernovoista.

3. Taivaan ymmärtäminen menneisyydessä

Tekoäly auttaa myös kartoittaa maailmankaikkeutta analysoimalla historiallisia taivaan liikkeitä. Vaikka taivaalla ei ehkä olekaan yksityiskohtaisia ​​tallenteita kautta historian, suuri osa näkyvästä taivaasta on itse asiassa esitys menneisyydestä, koska valon matkustamiseen kuluu aikaa. Näin ollen tutkijat voivat käyttää tekoälyä mallintaakseen ja ymmärtääkseen aikaisempia suuntauksia avaruudessa.

Eräässä tutkimuksessa rakennettiin tekoälymalli luotavaksi yli 17,000 XNUMX galaksin luettelo lähellä Linnunrataa. Koska se analysoi alueita niin kaukana Maasta, tuloksena saadut simulaatiot heijastivat kaukaista menneisyyttä ja paljastavat uutta tietoa siitä, kuinka taivaankappaleet ovat liikkuneet vuosituhansien ajan. Tuloksena oleva kartta sisälsi pimeän aineen rakenteita, joista tutkijat eivät tienneet aiemmin.

Tällaiset oivallukset paljastavat, kuinka galaksit ovat siirtyneet ja vaikuttaneet toisiinsa historian aikana. Sen ymmärtäminen on avainasemassa ymmärtämään paremmin, kuinka universumi toimii suuremmassa mittakaavassa.

4. Tulevien muutosten ennustaminen

Tekoäly voi tarjota välähdyksiä tulevaisuuteen, kun se oppii menneisyydestä. Ennustavat analytiikkamallit ovat jo soveltaneet konseptia myynnin ennustamiseen ja taudinpurkauksen jäljittämiseen, ja ne voisivat tehdä samoin suurissa taivaantapahtumissa.

Historiallisten galaksien liikkeitä simuloinut tekoälyratkaisu paljasti Linnunradan ja Andromedan galaksien liikkuvan toisiaan kohti. Lisätietojen ja ennakoivan mallin avulla tutkijat voivat pystyä määrittämään, milloin mahdollinen törmäys saattaa tapahtua kaukaisessa tulevaisuudessa.

Tekoälypohjaiset ennusteet ovat erityisen hyödyllisiä pienemmässä mittakaavassa. Ennustava analytiikka voisi auttaa tutkijoita ennustamaan aurinkomyrskyjä tai asteroidien liikkeitä, jotta he voivat tietää, milloin toimia voidaan tarvita vaurioiden tai häiriöiden estämiseksi maapallolla.

5. Tarkkojen planeettakarttojen luominen

Jotkut tekoälytyökalut ottavat kapeamman lähestymistavan maailmankaikkeuden kartoittamiseen. Vaikka tähtien ymmärtäminen on tärkeää, fyysisten planeettojen pintojen karttojen luominen voi olla hyödyllisempää lähitulevaisuudessa, varsinkin kun avaruustutkimus lisääntyy. NASAn Mars Exploration -kulkijat käyttää jo tekoälyä navigointiin, ja vastaavat tekniikat voisivat luoda yksityiskohtaisia ​​eksoplaneettatutkimuksia.

Geologisen kartan tekeminen kaukaisesta planeettasta tarkoittaa huomattavan määrän datan yhdistämistä eri lähteistä. Se voi olla haastavaa, vie paljon aikaa ja jättää runsaasti tilaa virheille. Tekoäly voi koota tiedot luotettavaksi yksittäiseksi totuuden lähteeksi nopeammin ja tarkemmin.

Koneoppiminen voi löytää trendejä ja yhtäläisyyksiä valtavista tietojoukoista, joita ihmiset saattavat unohtaa. Näin ollen se saattaa pystyä tunnistamaan geologisia rakenteita, joita tutkijat muuten näkisi. Nämä työkalut voivat myös muuttaa joukon erilaisia ​​tietoja yhdeksi käyttökelpoiseksi kartaksi lisätutkimuksen avuksi.

6. Ylinopeuskartoituksen aikajanat

Tekoälykartoitustyökalut nopeuttavat kaikissa sovelluksissa universumin analysointiin ja ymmärtämiseen kuluvaa aikaa. Se on tärkeää, koska nopeampi löytö johtaa kiihtyvään innovaatioon ja tekee syvemmästä tutkimuksesta elinkelpoista myös aika-ajoissa ympäristöissä.

Japanilaisten tutkijoiden tekemä tutkimus korostaa tätä potentiaalia. Ryhmä kehitti tekoälysimulaattorin galaksien ja pimeän aineen jakautumisen mallintamiseen. Se kesti vain yhden CPU sekunnin kannettavalla tietokoneella simulaation suorittamiseen, kun se tavallisesti kestäisi supertietokoneelta kymmeniä tunteja. Tällainen nopeus ei myöskään laskenut tarkkuudessa.

Kun kartoitusprosessit vievät vähemmän aikaa, tutkijat voivat suorittaa niitä enemmän. Tämän seurauksena tähtitieteen yhteisö voi saada lisätietoa ilman aikaa vieviä, kalliita projekteja, joille voi olla vaikeampi saada rahoitusta.

7. Tutkimuksen helpottaminen

Samoin tekoäly tekee tällaisesta tutkimuksesta kannattavaa suuremmalle ihmisryhmälle. Kun aikajanat lyhenevät, myös niihin liittyvät kustannukset pienenevät. Nämä optimoinnit tarkoittavat, että pienemmät yritykset tai vähemmän rahoitetut tutkijat voivat osallistua samanlaiseen tutkimukseen.

Perinteiset tähtitieteelliset tutkimukset voi maksaa miljardeja dollareita jokainen – paljon enemmän kuin monilla yrityksillä tai oppilaitoksilla on varaa. Tekoäly vähentää näitä kuluja useilla tavoilla. Ilmeisin on, että se lyhentää tällaisen tutkimuksen tekemiseen kuluvaa aikaa, mutta sen hyödyt ulottuvat pidemmälle.

Monimutkaiset koneoppimismallit voivat tuottaa hyväksyttäviä tuloksia pienemmällä datamäärällä, mikä alentaa liittyviä kustannuksia. Valmiit algoritmit ovat yhä laajemmin saatavilla tämän tekniikan kasvaessa, mikä vähentää entisestään teknologiakustannuksia ja mallin koulutusaikaa. Tällaiset suuntaukset demokratisoivat avaruuskartoituksen, mikä lisää tutkimusten monimuotoisuutta, mikä edistää innovaatioita.

Tekoäly avaa universumin salaisuudet

Tutkijoiden on kartoitettava maailmankaikkeus yksityiskohtaisemmin, jotta seuraava avaruustutkimusaalto voi lähteä liikkeelle. Tekoäly voisi olla avain tähän pyrkimykseen.

Tekoäly on jo tehnyt vaikuttavia parannuksia valtavassa tähtitieteellisessä tutkimuksessa. Se vain paranee, kun yhä useammat tiimit ottavat teknologian käyttöön – ihanteelliset parametrit selkiytyvät ja relevantti data kasvaa. Koneoppiminen voisi olla katalysaattori toiselle avaruuskilpailulle tämän trendin keskellä.