NASA Aktualnie Wykorzystuje Sztuczną Inteligencję w Naukach Kosmicznych

W oświadczeniu opublikowanym przez NASA w zeszłym miesiącu, agencja stwierdziła, że sztuczna inteligencja ma potencjał, aby pomóc w rozwiązaniu niektórych z największych problemów w naukach kosmicznych. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do poszukiwania życia na innych planetach lub identyfikacji asteroid. Naukowcy z NASA współpracują z liderami branży sztucznej inteligencji, takimi jak Intel (INTC ), IBM i Google. Razem mogą stosować zaawansowane algorytmy komputerowe, aby rozwiązać niektóre z tych problemów.

Istnieją pewne technologie sztucznej inteligencji, na które NASA się opiera, takie jak uczenie maszynowe, do interpretacji danych. Dane te będą następnie zbierane przez teleskopy, w tym Teleskop Jamesa Webba lub Satelitę do Badania Tranzytujących Planet, w pewnym momencie w przyszłości.

Giada Arney, astrobiolog w Centrum Lotów Kosmicznych im. Roberta H. Goddarda w Greenbelt, w stanie Maryland, ma nadzieję, że uczenie maszynowe pomoże jej i jej zespołowi znaleźć jakiś ślad życia w danych, które będą zbierane przez teleskopy i obserwatoria.

“Te technologie są bardzo ważne, szczególnie dla dużych zbiorów danych i szczególnie w dziedzinie planet pozasłonecznych”, powiedziała Arney w oświadczeniu. “Ponieważ dane, które uzyskamy z przyszłych obserwacji, będą rzadkie i szumione. Będzie to bardzo trudne do zrozumienia. Dlatego używanie tego rodzaju narzędzi ma tak duży potencjał, aby nam pomóc.”

NASA prowadzi ośmiotygodniowy program każdego lata, który łączy liderów sektorów technologicznych i kosmicznych, zwany Frontier Development (FDL).

Shawn Domagl-Goldman jest astrobiologiem w NASA Goddard.

“FDL wygląda jak spotkanie bardzo dobrych muzyków z różnymi instrumentami, którzy spotykają się na jam session w garażu, znajdują coś naprawdę fajnego i mówią: ‘Hej, mamy tu zespół'”, powiedział w oświadczeniu.

W 2018 roku zespół FDL, którym opiekowali się Domagal-Goldman i Arney, opracował technikę uczenia maszynowego opartą na sieciach neuronowych. Analizują one obrazy i identyfikują chemię planet pozasłonecznych, używając długości fal światła emitowanych lub absorbowanych przez molekuły w ich atmosferze.

Dzięki tej nowej technice, naukowcy mogli zidentyfikować różne molekuły w atmosferze planety WASP-12b. Technika ta zrobiła to bardziej dokładnie niż inne metody.

Według Domagal-Goldmana, sieć neuronowa może również identyfikować, kiedy brakuje danych. Technika Bayesian, jak jest nazywana, może również powiedzieć naukowcom, jak pewna jest ona co do swojej prognozy.

“W miejscach, gdzie dane nie były wystarczająco dobre, aby dać naprawdę dokładny wynik, ten model był lepszy w tym, że wiedział, że nie jest pewny odpowiedzi, co jest bardzo ważne, jeśli mamy ufać tym prognozom”, powiedział Domagal-Goldman.

Technika Bayesian jest nadal rozwijana, ale inne technologie FDL są już wykorzystywane w świecie rzeczywistym. W 2017 roku program uczenia maszynowego opracowany przez uczestników FDL był w stanie szybko tworzyć trójwymiarowe modele pobliskich asteroid. Mógł również dokładnie oszacować ich kształty, rozmiary i prędkości obrotu. Informacje te są przydatne dla NASA do wykrywania i odchylenia asteroid, które zagrażają Ziemi.

Astronomowie tradycyjnie używają prostego oprogramowania komputerowego do tworzenia trójwymiarowych modeli, które analizują pomiary radarowe poruszającej się asteroidy. Następnie dostarczają przydatne informacje, które pomagają naukowcom wnioskować o ich właściwościach fizycznych na podstawie zmian w sygnale radarowym.

Bill Diamond jest prezesem i dyrektorem generalnym SETI.

“Doświadczony astronom z standardowymi zasobami komputerowymi mógłby ukształtować jedną asteroidę w ciągu jednego do trzech miesięcy”, powiedział Diamond. “Więc pytanie dla zespołu badawczego brzmiało: Czy możemy to przyspieszyć?”

Zespół składający się ze studentów z Francji, Południowej Afryki i Stanów Zjednoczonych, wraz z mentorami z akademii i firmy technologicznej Nividia, opracował algorytm, który mógł wyrenderować asteroidę w ciągu zaledwie czterech dni. Technika ta jest obecnie wykorzystywana przez astronomów w Obserwatorium Arecibo w Portoryko, i wykonuje modelowanie kształtu asteroid w czasie rzeczywistym.

Naukowcy również sugerują, że technologie sztucznej inteligencji powinny być wbudowane w przyszłe statki kosmiczne, i że pozwoli to statkom kosmicznym na podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

“Metody sztucznej inteligencji pomogą nam uwolnić moc przetwarzania z naszych własnych mózgów, wykonując wiele wstępnej pracy przy trudnych zadaniach”, powiedziała Arney. “Ale te metody nie zastąpią ludzi w najbliższej przyszłości, ponieważ nadal będziemy musieli sprawdzić wyniki.”