NASA Folosește În Prezent A.I. pentru Știința Spațială

Într-o declarație emisă de NASA în luna precedentă, agenția a afirmat că A.I. are potențialul de a ajuta la rezolvarea unor dintre cele mai mari probleme din știința spațială. A.I. poate fi utilizat pentru a căuta viață pe alte planete sau pentru a identifica asteroizi. Oamenii de știință de la NASA colaborează cu lideri din industria A.I., cum ar fi Intel (INTC ), IBM și Google. Împreună, ei pot aplica algoritmi computaționali avansați pentru a rezolva unele dintre aceste probleme.

Există anumite tehnologii A.I. pe care NASA le utilizează, cum ar fi învățarea automată, pentru a interpreta date. Aceste date vor fi colectate de telescoape, inclusiv Telescopul Spatial James Webb sau Satelitul de Studiu a Exoplanetelor în Tranzit, la un moment dat în viitor.

Giada Arney, astrobiolog la Centrul de Zbor Spațial Goddard al NASA din Greenbelt, Maryland, speră că învățarea automată îi poate ajuta pe ea și pe echipa sa să găsească indicii de viață în datele care vor fi colectate de telescoape și observatoare.

“Aceste tehnologii sunt foarte importante, în special pentru seturi de date mari și în special în domeniul exoplanetelor”, a spus Arney în declarație. “Pentru că datele pe care le vom obține din observațiile viitoare vor fi rare și zgomotoase. Va fi foarte greu de înțeles. Prin urmare, utilizarea acestor instrumente are un potențial enorm de a ne ajuta.”

NASA organizează un program de opt săptămâni în fiecare vară, care adună lideri din sectoarele tehnologiei și spațiului, numit Frontier Development (FDL).

Shawn Domagl-Goldman este astrobiolog la NASA Goddard.

“FDL se simte ca și cum unii muzicieni talentați cu instrumente diferite s-ar aduna pentru o sesiune de improvizație în garaj, găsind ceva foarte cool și spunând: ‘Hey, am creat o trupă aici!'”, a spus el în declarație.

În urmă cu câțiva ani, o echipă FDL a fost îndrumată de Domagal-Goldman și Arney, și au dezvoltat o tehnică de învățare automată care se bazează pe rețele neuronale. Ei analizează imagini și identifică chimia exoplanetelor prin utilizarea lungimilor de undă emise sau absorbite de moleculele din atmosfera lor.

Prin utilizarea acestei tehnici noi, cercetătorii au putut identifica diverse molecule în atmosfera exoplanetei WASP-12b. Tehnica a făcut acest lucru mai precis decât metodele anterioare.

Conform lui Domagal-Goldman, rețeaua neurală poate identifica și lipsa de date. Tehnica Bayesian, așa cum este numită, poate spune și oamenilor de știință cât de sigură este de predicția sa.

“În locurile în care datele nu erau suficient de bune pentru a oferi un rezultat foarte precis, acest model a fost mai bun la a ști că nu era sigur de răspuns, ceea ce este foarte important dacă vrem să ne bazăm pe aceste predicții”, a spus Domagal-Goldman.

Tehnica Bayesian este încă în curs de dezvoltare, dar alte tehnologii FDL sunt utilizate în lumea reală. În 2017, un program de învățare automată a fost dezvoltat de participanții FDL, care a fost capabil să creeze rapid modele 3D ale asteroidelor din apropiere. Acesta a putut estima cu acuratețe formele, dimensiunile și vitezele de rotație ale acestor asteroizi. Aceste informații sunt utile pentru NASA pentru a detecta și a devia asteroizii care amenință Pământul.

Astronomii utilizează în mod tradițional software-ul simplu de calculator pentru a crea modele 3D, și analizează măsurătorile radar ale unui asteroid în mișcare. Acesta oferă informații utile pentru a ajuta oamenii de știință să inferă proprietățile fizice ale asteroidului pe baza schimbărilor semnalului radar.

Bill Diamond este președintele și directorul general al SETI.

“Un astronom priceput, cu resurse de calcul standard, ar putea modela un singur asteroid într-o perioadă cuprinsă între una și trei luni”, a spus Diamond. “Deci, întrebarea pentru echipa de cercetare a fost: Putem accelera acest proces?”

Echipa, formată din studenți din Franța, Africa de Sud și Statele Unite, împreună cu mentori din academia și compania de tehnologie Nividia, a dezvoltat un algoritm capabil să genereze un asteroid într-un timp de până la patru zile. Tehnica este utilizată în prezent de astronomi de la Observatorul Arecibo din Puerto Rico, și realizează modelarea formei asteroidului în timp real.

Cercetătorii sugerează, de asemenea, că tehnologiile A.I. ar trebui integrate în viitoarele nave spațiale, și că acest lucru ar permite navelor spațiale să ia decizii în timp real.

“Metodele A.I. ne vor ajuta să eliberăm puterea de procesare a creierului nostru, realizând o parte din munca inițială pentru sarcinile dificile”, a spus Arney. “Dar aceste metode nu vor înlocui oamenii în curând, pentru că vom avea nevoie să verificăm rezultatele.”