La NASA sta cercando l'intelligenza artificiale per aiutare nella ricerca di pianeti alieni e asteroidi potenzialmente pericolosi.
(Immagine: © NASA)
L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare nella ricerca della vita su pianeti alieni e nel rilevamento di asteroidi vicini, secondo i funzionari della NASA.
La NASA spera di utilizzare l'intelligenza artificiale o l'intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico per interpretare i dati che saranno raccolti da futuri telescopi come il James Webb Space Telescope o la missione Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), secondo una dichiarazione dell'agenzia spaziale .
"Queste tecnologie sono molto importanti, specialmente per i set di big data e in particolare nel campo degli esopianeti", ha dichiarato Giada Arney, astrobiologa presso il Goddard Space Flight Center della NASA a Greenbelt, nel Maryland. "Perché i dati che otterremo dalle osservazioni future saranno scarsi e rumorosi. Sarà davvero difficile da capire. Quindi l'uso di questo tipo di strumenti ha un grande potenziale per aiutarci."
La NASA ha collaborato con aziende come Intel, IBM e Google per sviluppare tecniche di apprendimento automatico avanzate. Ogni estate, la NASA riunisce anche innovatori tecnologici e spaziali per un programma di otto settimane chiamato Frontier Development Lab (FDL).
"FDL si sente come dei musicisti davvero bravi con strumenti diversi che si riuniscono per una jam session in garage, trovando qualcosa di veramente interessante e dicendo:" Hey, abbiamo una band qui "," Shawn Domagal-Goldman, un astrobiologo della NASA Goddard , ha dichiarato nella dichiarazione della NASA.
Nel 2018, Domagal-Goldman e Arney hanno guidato un team di FDL che ha sviluppato una tecnica di apprendimento automatico che utilizza "reti neurali" simili al cervello per analizzare le immagini e identificare la chimica degli esopianeti in base alle lunghezze d'onda della luce emessa o assorbita dalle molecole nelle loro atmosfere . Questa tecnica elabora informazioni simili a come i neuroni, o cellule nervose nel cervello, si connettono con altri neuroni per elaborare e trasmettere informazioni, secondo la dichiarazione.
Usando questa tecnica di reti neurali, i ricercatori sono stati in grado di identificare l'abbondanza di varie molecole nell'atmosfera di un esopianeta chiamato WASP-12b in modo più accurato rispetto ai metodi convenzionali.
Inoltre, la tecnica della rete neurale è in grado di identificare quando non ci sono dati sufficienti ", il che è molto importante se dobbiamo fidarci di queste previsioni", ha affermato Domagal-Goldman nella dichiarazione.
Mentre la tecnica delle reti neurali del team è ancora in fase di sviluppo, un giorno potrebbe essere utilizzata per studiare i dati raccolti dai futuri telescopi e, a sua volta, aiutare a restringere i candidati esopianeti che meritano ulteriori studi, i ricercatori hanno detto.
Anche altre tecnologie FDL sono state messe a frutto. Ad esempio, un team del 2017 ha sviluppato un programma di apprendimento automatico in grado di creare modelli 3D di asteroidi - tra cui dimensioni, forma e frequenza di centrifuga - in soli quattro giorni. Questo tipo di programma è particolarmente importante per rilevare e deviare gli asteroidi potenzialmente pericolosi dalla Terra, secondo la dichiarazione.
La NASA raccoglie circa 2 gigabyte di dati ogni 15 secondi dalla sua flotta di veicoli spaziali. Tuttavia, "analizziamo solo una parte di tali dati, perché abbiamo persone, tempo e risorse limitati", ha dichiarato Madhulika Guhathakurta, un eliofisico della NASA. "Ecco perché dobbiamo utilizzare maggiormente questi strumenti".
Inoltre, i ricercatori suggeriscono di costruire A.I. tecnologie nel futuro veicolo spaziale. Ciò consentirebbe al veicolo spaziale di prendere decisioni scientifiche in tempo reale e, a sua volta, di risparmiare tempo che sarebbe altrimenti necessario per il veicolo spaziale per comunicare con gli scienziati sulla Terra.
"I metodi di A.I. ci aiuteranno a liberare la potenza di elaborazione dal nostro cervello facendo gran parte del lavoro iniziale su compiti difficili", ha affermato Arney. "Ma questi metodi non sostituiranno presto gli umani, perché avremo ancora bisogno di controllare i risultati."
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