La NASA sta attualmente utilizzando l’intelligenza artificiale per la scienza spaziale

In un comunicato rilasciato dalla NASA lo scorso mese, l’agenzia ha affermato che l’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare a lavorare su alcuni dei più grandi problemi della scienza spaziale. L’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per cercare vita su altri pianeti o identificare asteroidi. Gli scienziati della NASA stanno collaborando con leader del settore dell’intelligenza artificiale, come Intel (INTC ), IBM e Google. Insieme, possono applicare algoritmi computerizzati avanzati per risolvere alcuni di questi problemi.

Ci sono alcune tecnologie di intelligenza artificiale su cui la NASA sta facendo affidamento, come l’apprendimento automatico, per interpretare i dati. Questi dati saranno poi raccolti da telescopi, compreso il telescopio spaziale James Webb o il satellite di sorveglianza di esopianeti in transito, in un momento futuro.

Giada Arney, un’astrobiologa del Centro di volo spaziale Goddard della NASA a Greenbelt, nel Maryland, spera che l’apprendimento automatico possa aiutarla e il suo team a trovare alcune indicazioni di vita nei dati che saranno raccolti dai telescopi e dagli osservatori.

“Queste tecnologie sono molto importanti, soprattutto per grandi set di dati e soprattutto nel campo degli esopianeti”, ha affermato Arney nel comunicato. “Perché i dati che otterremo da future osservazioni saranno scarsi e rumorosi. Sarà molto difficile capirli. Quindi utilizzare questi strumenti ha un enorme potenziale per aiutarci”.

La NASA gestisce un programma di otto settimane ogni estate che riunisce leader del settore tecnologico e spaziale, chiamato Frontier Development (FDL).

Shawn Domagl-Goldman è un astrobiologo della NASA Goddard.

“FDL sembra un gruppo di musicisti molto bravi con strumenti diversi che si riuniscono per una sessione di jam in garage, trovano qualcosa di veramente cool e dicono: ‘Ehi, abbiamo una band qui'”, ha affermato nel comunicato.

Nel 2018, un team FDL guidato da Domagal-Goldman e Arney ha sviluppato una tecnica di apprendimento automatico che si basa su reti neurali. Analizzano le immagini e identificano la chimica degli esopianeti utilizzando le lunghezze d’onda della luce emessa o assorbita dalle molecole nella loro atmosfera.

Utilizzando questa nuova tecnica, i ricercatori possono identificare vari tipi di molecole nell’atmosfera di WASP-12b, un esopianeta. La tecnica lo fa con maggiore accuratezza rispetto ad altri metodi.

Secondo Domagal-Goldman, la rete neurale può anche identificare quando c’è una mancanza di dati. La tecnica bayesiana, come è chiamata, può anche dire agli scienziati quanto è sicura della sua previsione.

“In luoghi in cui i dati non erano abbastanza buoni per dare un risultato veramente accurato, questo modello era migliore nel sapere che non era sicuro della risposta, il che è molto importante se vogliamo fidarci di queste previsioni”, ha affermato Domagal-Goldman.

La tecnica bayesiana è ancora in fase di sviluppo, ma altre tecnologie FDL sono utilizzate nel mondo reale. Nel 2017, un programma di apprendimento automatico è stato sviluppato da partecipanti FDL in grado di creare rapidamente modelli 3D di asteroidi vicini. Poteva anche stimare con accuratezza le loro forme, dimensioni e velocità di rotazione. Questo tipo di informazione è utile per la NASA per rilevare e deviare asteroidi che minacciano la Terra.

Gli astronomi tradizionalmente utilizzano software per computer semplici per creare modelli 3D e analizzare le misurazioni radar di un asteroide in movimento. Forniscono informazioni utili per aiutare gli scienziati a dedurre le loro proprietà fisiche in base ai cambiamenti nel segnale radar.

Bill Diamond è il presidente e amministratore delegato di SETI.

“Un astronomo esperto con risorse di calcolo standard potrebbe modellare un singolo asteroide in uno o tre mesi”, ha affermato Diamond. “Quindi la domanda per il team di ricerca era: possiamo accelerarlo?”

Il team, composto da studenti della Francia, del Sudafrica e degli Stati Uniti, insieme a mentori dell’accademia e della società tecnologica Nividia, ha sviluppato un algoritmo in grado di rappresentare un asteroide in soli quattro giorni. La tecnica è attualmente utilizzata da astronomi all’Osservatorio di Arecibo a Porto Rico e fa la modellazione della forma in tempo reale degli asteroidi.

I ricercatori stanno anche suggerendo che le tecnologie di intelligenza artificiale siano integrate in future missioni spaziali, e che ciò permetterebbe alle navicelle spaziali di prendere decisioni in tempo reale.

“I metodi di intelligenza artificiale ci aiuteranno a liberare potenza di elaborazione dai nostri cervelli facendo molta della lavorazione iniziale su compiti difficili”, ha affermato Arney. “Ma questi metodi non sostituiranno gli esseri umani nel prossimo futuro, perché dovremo comunque controllare i risultati”.