NASA Folosește În Prezent A.I. pentru Știința Spațială

Într-o declarație lansată de NASA în luna trecută, agenția a afirmat că A.I. are potențialul de a ajuta la rezolvarea unor dintre cele mai mari probleme din știința spațială. A.I. ar putea fi utilizată 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., precum Intel, IBM și Google. Împreună, ei pot aplica algoritmi avansați de calculator pentru a rezolva unele dintre aceste probleme. 

Există anumite tehnologii A.I. pe care NASA le folosește, cum ar fi învățarea automată, pentru a interpreta datele. 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 seturile 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 niște muzicieni foarte buni cu instrumente diferite s-ar aduna pentru o sesiune de jam în garaj, găsind ceva foarte cool și spunând: ‘Hey, am format 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 ei 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 ar putea identifica diverse molecule din atmosfera exoplanetei WASP-12b. Tehnica a făcut acest lucru mai precis decât alte metode. 

Conform lui Domagal-Goldman, rețeaua neurală poate identifica, de asemenea, atunci când există o lipsă de date. Tehnica Bayesian, așa cum este numită, poate spune, de asemenea, 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. Până 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, de asemenea, să estimeze cu acuratețe formele, dimensiunile și vitezele de rotație ale acestora. Acest tip de informații este util pentru NASA pentru a detecta și a devia asteroizii care amenință Pământul. 

Astronomii folosesc în mod tradițional software de calculator simplu pentru a crea modele 3D, care analizează măsurătorile radar ale unui asteroid în mișcare. Acesta oferă informații utile pentru a ajuta oamenii de știință să deducă proprietățile fizice ale acestuia 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-un interval cuprins între una și trei luni,” a spus Diamond. “Deci, întrebarea pentru echipa de cercetare a fost: Putem acceleră procesul?”

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

Cercetătorii sugerează, de asemenea, că tehnologiile A.I. ar trebui integrate în nave spațiale viitoare, ceea ce ar permite navelor spațiale să ia decizii în timp real.

“Metodele A.I. ne vor ajuta să eliberăm puterea de procesare a creierului nostru, făcând mult 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.”