인공지능, 인간을 화성에 보내줄 수 있을까?

화성 식민화는 최근에 뜨거운 주제가 되었습니다. 과학 소설의 페이지를 넘어선 실제 연구가 진행되고 있습니다. 일부 연구자들은 인간이 언젠가 화성에서 살 수 있을 것이라고 믿습니다. 많은 사람들이 인공지능이 그 목표를 달성하는 데 결정적인 역할을 할 것이라고 주장합니다. 인간을 화성에 보내고 그곳에서 살 수 있도록 하는 데 가장 큰 도전은 무엇일까요? 인공지능은 어떻게 도와줄 수 있을까요?

화성 식민화를 방해하는 장애물

화성에서의 삶은 매력적인 전망입니다. 인간은 아직 화성에 가지 못했지만, NASA는 2030년대에 우주 비행사를 보낼 계획입니다. 특히 우주 비행 전문가가 아닌 사람들을 그런 목적지로 보내는 것은 큰 업적이 될 것입니다. 무엇이 우리를 방해하는 걸까요?

교통 장벽

많은 사람들이 긴 비행을 하지만, 가장 긴 비행도 1일을 넘지 않습니다. 또한, 긴 상업 비행에는 Wi-Fi, 스트리밍 콘텐츠, 그리고 여행을 더 즐겁게 하는 스낵이 있습니다.

화성까지의 거리는 도전적인 요소 중 하나입니다. 지구와 화성 사이의 여행은 두 행성이 같은 쪽에 있을 때 가장 짧습니다. 그러나 그 여행은 3,400만 마일 이상이며, 2년마다만 가능합니다. 여러 집단이 그 여행을 효율적으로 만드는 데 작업을 진행 중이며, 그들은 6-9개월이 걸릴 것이라고 예상합니다.

幸い, 인간은 오래전부터 화성에 가고 싶어했습니다. 그래서 이 분야는 자주 연구되는 분야입니다. 연구자들은 학술 논문을 분석하여 가장 많이 언급되고 실행 가능한 방법을 찾는 데 인공지능을 적용할 수 있습니다. 그러한 노력은 유망한 옵션을 찾고 시간과 다른 자원을 투자하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.

생계

인간이 화성에 도착하면, 그들은 생존하기 위해 필요한 음식과 물을 가지고 있을까요? 연구자들은 그 중요한 질문에 대한 답을 찾기 위해 열심히 연구하고 있습니다. 인공지능은 필요한 것을 찾는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

일부 화성 로버에는 과학적 탐사를 더욱 발전시키는 인공지능 기능이 있습니다. 예를 들어, 일부 기능은 지질학적 특징을 식별하고 조사할 수 있으며, 지구上的 사람들의 입력 없이도 로버가 물원을 찾고 세부 사항을 보고할 수 있습니다. 그러한 행동은 로버가 물원을 찾고 세부 사항을 보고하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공지능은 또한 로버가 지형을 따라 이동하는 데 도움이 됩니다.

오스트레일리아의 다섯 대학의 참가자들은 또한 화성에 가거나 살고 있는 인간들을 위한 신뢰할 수 있는 음식 공급원을 제공하는 방법을 조사하고 있습니다. så-called farmbots는 프로젝트의 핵심입니다. 이러한 혁신은 우주에서 인간이 먹을 수 있는 채소류를 재배하는 로봇입니다. 알고리즘은 또한 사람들의 얼굴 표정과 식품에 대한 생리적 반응을 분석합니다. 별도로, 연구자들은 다양한 적합성 측면을 측정하는 디지털 쌍을 만들었습니다.

심각한 피해의 가능성

계속되는 연구는 화성 여행이 시도하는 사람들에게 위험할 수 있음을 시사합니다. 우주 방사선은 가장 큰 위협 중 하나이지만, 화성에서의 경험은 지구上的 삶과 다를 수 있습니다.

예를 들어, 화성의 질량은 지구보다 작기 때문에, 그 중력은 지구보다 낮습니다. 과학자들은 최근에 그 세부 사항이 사람들에게 미치는 영향을 발견했습니다. 그들은 30명의 우주 비행사를 우주에 가기 전에 그리고 나서 뇌를 스캔했습니다. 그 결과는 우주 비행이 끝난 후 우주 비행사의 뇌의 유체充填된 공동을 확장시켰음을 나타냅니다.

또한, 연구는 6개월 이상의 임무를 수행한 우주 비행사에서 확장이 크다는 것을 시사합니다. 그러나 우주 비행사들이 지구에 돌아온 후, 그들은 완전한 회복을 위해 3년간의 휴식을 필요로 했습니다.

또한, 연구는 무중력의 영향을 조사했습니다. 무중력은 사람들을 무게 없이 보이게 만듭니다. 참가자들은 60일 동안 특정 각도로 침대에 누워 무중력의 영향을 시뮬레이션했습니다. 결과는 이 실험이 참가자의 91%의 유전자 발현에 영향을 미쳤음을 나타냅니다. 이는 근육 기능에서부터 면역계에 이르기까지 모든 것을影响합니다.

그러나, 알고리즘과 시뮬레이션을 통해 인공지능은 과학자들이 가장 가능성이 높은 유해한 건강 영향을 식별하고 감소시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러한 문제를 해결하면서 사람들에게 부정적인 상황을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공지능이 화성 탐사를 어떻게 발전시켰는가?

인간을 화성에 보내는 것은 쉽지 않을 것입니다. 그러나 인공지능은 이미 약속된 돌파구를 가능하게 했습니다.

생명의 징조를 찾는 것

많은 사람들이 화성에 안전하게 거주할 수 있는지 결정하는 데 가장 좋은 방법은 이미 화성에서 살아남은 것에 대해 배우는 것이라고 생각합니다. 과학자들은 그러한 데이터를 컴파일하여 인간이 화성에 갈 수 있는지 결정할 수 있습니다.

한 팀은 약 90%의 정확도로 생명체에서 유래한 샘플을 결정하는 인공지능 시스템을 개발했습니다. 기술은 분자 패턴의 미세한 차이를 식별하는 방식으로 작동합니다.

그 팀은 화성 외의 사용 사례에도 혁신을 적용했지만, 이러한 응용은 연구자들이 화성에서 생명체가 살아남을 가능성을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러한 결론은 인간의 안전성, 농작물 재배의 가능성 및 기타 필수적인 것에 대한 중요한 질문에 대한 답변을 제공할 것입니다.

생명을 지지하는 영역을 보여주는 것

화성에서 살아남을 수 있는 것을 배우면, 사람들은 또한 생명을 지지하는 영역을 찾아야 합니다. 인공지능은 또한 그 질문에 답변할 수 있습니다. 옥스퍼드 대학의 한 팀은 다른 과학자들과 협력하여 인공지능과 기계 학습을 사용하여 생명을 지지할 수 있는 영역을 찾는 데 협력했습니다.

그 팀은 남아메리카의 사막에서 드론의 공중 이미지로 소스 자료를 사용하여 접근 방식을 테스트했습니다. 그것은 87.5%의 성공률로 생명의 지표를 찾았습니다. 랜덤 검색은 10% 미만의 성공률을 보였습니다. 연구자들은 화성 로버가 생명을 지지할 수 있는 영역을 찾는 데 이 솔루션을 적용할 수 있다고 믿습니다. 궁극적으로, 그들은 생명체와 거주 가능성의 지표를 데이터베이스화하여 임무를 계획하거나 확장하는 데 사용하고자 합니다.

인간이 아는 것을 확장하는 것

로버는 화성 주위를 이동하고 데이터를 지구上的 연구자에게 보냈습니다. 그러나 인간이 화성에 착륙하기 전에 무엇을 해야 할까요? NASA 팀은 우주 비행에서 수행할 수 있는 많은 작업을 수행할 수 있는 6피트 높이의 로봇을 테스트하고 있습니다.

그 로봇을 훈련하는 사람들은 우주 임무 중에 수리를 수행할 수 있기를 바랍니다. 모든 것이 잘되면 과학자들은 로버가 제공한 것보다 더 많은 데이터를 수집할 수 있을 것입니다. 화성에 대한 더 많은 것을 알수록, 모든 사람이 참여하는 데 더 안전하고 생산적일 것입니다. 실제로, 인간을 화성에 보내는 것과 로봇을 보내는 것은 다르지만, 이 로봇은 그 지점에 도달하는 데 필요한 학습을 충분히 증가시킬 수 있습니다.

접근 가능한 산소 공급원을 찾는 것

화성에는 산소가 있지만, 인간이 호흡할 수 있는 양은 아닙니다. 따라서 사람들은 화성에서 산소를 어떻게 공급할 수 있는지에 대한 중요한 연구 질문이 있습니다.

중국 연구 그룹은 인공지능을 사용하여 해결책을 찾았습니다. 과학자들은 화성의 물질을 사용하여 전기화학적 물 분해를 통해 산소를 생성하는 산소 발전 반응(OER) 촉매의 가능성을 고려했습니다. 이 팀은 인공지능을 화학에 적용하여 화성의 물질을 사용하여 가장 효과적인 OER 촉매를 찾는 데 사용했습니다. 기술은 30,000개의 가능성을 분석한 후 결론을 내립니다.

연구자들은 아직도 화성 임무에서 사람들에게 산소를 공급하는 가장 적합한 방법을 발견하기 위해 많은 작업을 해야 합니다. 그러나 이 성과는 올바른 방향으로 나아가는 한 걸음입니다.

인공지능, 우리의 화성 의욕을 지원할 수 있다

인간이 다음 몇 년 내에 화성에 도착하지는 못할 것입니다. 그러나 과학자들은 화성에 가는 데 필요한 것과 가능한 한 안전한 경험을 하는 데 필요한 것을 배우는 데 상당한 진전을 하고 있습니다. 인공지능은 우주 탐사를 형성하는 작업에서 연구자를 계속 지원할 것입니다.