NASA, yabancı gezegenlerin ve potansiyel olarak tehlikeli asteroitlerin araştırılmasına yardımcı olmak için yapay zeka arıyor.
(Resim: © NASA)
NASA yetkililerine göre yapay zeka, yabancı gezegenlerde yaşam arayışına ve yakındaki asteroitlerin tespitine yardımcı olabilir.
NASA, uzay ajansından yapılan açıklamaya göre yapay zeka veya yapay zeka veya yapay zeka, James Webb Uzay Teleskopu veya Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) misyonu gibi gelecekteki teleskoplar tarafından toplanacak verileri yorumlamak için makine öğrenimi gibi teknolojileri kullanmayı umuyor. .
NASA'nın Maryland'daki Greenbelt'teki Goddard Uzay Uçuş Merkezi'nde astrobiyolog Giada Arney yaptığı açıklamada, "Bu teknolojiler, özellikle büyük veri kümeleri için ve özellikle de dış gezegenler alanında çok önemli," dedi. Diyerek şöyle devam etti: "Çünkü gelecekteki gözlemlerden alacağımız veriler seyrek ve gürültülü olacak. Anlamak gerçekten zor olacak. Bu tür araçları kullanmanın bize yardımcı olma potansiyeli çok fazla."
NASA, gelişmiş makine öğrenimi teknikleri geliştirmek için Intel, IBM ve Google gibi şirketlerle ortaklık kurdu. NASA, her yaz Frontier Development Lab (FDL) adı verilen sekiz haftalık bir program için teknoloji ve alan yenilikçilerini bir araya getiriyor.
NASA Goddard astrobiyolog Shawn Domagal-Goldman, "FDL, farklı enstrümanların garajda bir reçel oturumu için bir araya gelip, gerçekten harika bir şey bularak ve 'Hey, burada bir grubumuz var' 'diyerek gerçekten iyi müzisyenler gibi geliyor. dedi NASA bildirisinde.
2018'de Domagal-Goldman ve Arney, görüntüleri analiz etmek ve atmosferlerindeki moleküller tarafından emilen veya emilen ışığın dalga boylarına dayanarak dış gezegenlerin kimyasını tanımlamak için beyin benzeri "sinir ağlarını" kullanan bir makine öğrenme tekniği geliştiren bir FDL ekibine danışmanlık yaptı. . Bu teknik, ifadeye göre, nöronların veya beyindeki sinir hücrelerinin, bilgileri işlemek ve iletmek için diğer nöronlarla nasıl bağlandığına benzer bilgileri işler.
Bu sinir ağları tekniğini kullanarak, araştırmacılar WASP-12b adı verilen bir dış gezegen atmosferinde çeşitli moleküllerin bolluğunu geleneksel yöntemlerden daha doğru bir şekilde belirleyebildiler.
Buna ek olarak, sinir ağı tekniği, yeterli veri olmadığında "bu tahminlere güvenecek olursak gerçekten önemli" diyebilir.
Araştırmacılar, ekibin sinir ağları tekniği hala gelişmekte olsa da, bir gün gelecekteki teleskoplar tarafından toplanan verileri incelemek ve daha sonra daha fazla çalışmayı hak eden gezegen dışı adayların daraltılmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.
Diğer FDL teknolojileri de iyi bir şekilde kullanılmaktadır. Örneğin, bir 2017 ekibi, dört gün gibi kısa bir sürede, boyutları, şekli ve dönüş hızları da dahil olmak üzere 3D asteroit modelleri oluşturabilen bir makine öğrenme programı geliştirdi. Açıklamaya göre, bu tür bir program, Dünya'dan potansiyel olarak tehdit edebilecek asteroitleri tespit etmek ve saptırmak için özellikle önemlidir.
NASA, uzay aracı filosundan her 15 saniyede bir yaklaşık 2 gigabayt veri toplar. Ancak NASA heliofizikçisi Madhulika Guhathakurta, "Bu verilerin sadece bir kısmını analiz ediyoruz, çünkü insanlarımız, zamanımız ve kaynaklarımız sınırlı." "Bu yüzden bu araçları daha fazla kullanmamız gerekiyor."
Buna ek olarak, araştırmacılar A.I. teknolojilerini gelecekteki uzay araçlarına dönüştürecek. Bu, uzay aracının gerçek zamanlı bilim kararları vermesine ve uzay aracının Dünya'daki bilim insanlarıyla iletişim kurması için gerekli olacak zamandan tasarruf etmesine izin verecektir.
Arni, açıklamasında "A.I. yöntemleri, zor görevlerde ilk aşamaların çoğunu yaparak kendi gücümüzden işlem gücünü serbest bırakmamıza yardımcı olacak." Dedi. "Ama bu yöntemler yakında insanların yerini almayacak, çünkü yine de sonuçları kontrol etmemiz gerekecek."
- Akıllı Uzaylıları Aramanın 13 Yolu
- NASA'nın Hayat Avcılığı Mars 2020 Rover Uzaylı Mikrofosilleri Arayacak
- Gizemli, Eski Radyo Sinyalleri Pelting Earth Tutun. Gökbilimciler Onları Avlamak İçin Bir Yapay Zeka Tasarladı
