Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động

Làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể giúp tìm thấy các hành tinh ngoài hành tinh

Trí tuệ nhân tạo có thể thực sự giúp chúng ta đi xa hơn (theo nghĩa đen)? NASA tin như vậy; biết làm thế nào

Những người cùng I.A. dạy cho những chiếc xe tự trị cách lái xe an toàn có thể giúp mọi người khám phá sự sống trong vũ trụ? Đây là một câu hỏi mà NASA được thực hiện trong một ấn phẩm của trang web của bạn. Cơ quan vũ trụ hy vọng rằng các công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ được sử dụng để giải thích dữ liệu từ kính viễn vọng và hỗ trợ trong nhiệm vụ phát hiện không gian này.

Ấn phẩm giải thích rằng, là kết quả của việc thực hiện các tính toán trong thời gian kỷ lục, học máy (một loại A.A.) đã được các công ty công nghệ sử dụng cho các nhiệm vụ trần tục – như một đề xuất cho các bộ phim trong phát trực tuyến, ví dụ – và sẽ có tất cả tiềm năng được đào tạo cho các ứng dụng ngoài trái đất.

Để giúp bạn với nhiệm vụ này, NASA hợp tác với các công ty IBM, Intel Google, phát triển các kỹ thuật tiên tiến của học máy. Hàng năm, nó cũng tập hợp các nhà đổi mới từ các lĩnh vực công nghệ và không gian trong một chương trình hai tháng được gọi là Phòng thí nghiệm phát triển biên giới (FDL), để động não và phát triển mã.

Thật không may, nhiệm vụ này không phải là một nhiệm vụ dễ dàng – không phải vì "bộ não" nhanh hơn chúng ta, mà còn cho một nhóm các chuyên gia chịu trách nhiệm đưa con người lên Mặt trăng.

Giai đoạn đào tạo

Học sâu đó là hành động tự học của máy móc, chỉ tiêu hóa thông tin sau khi bạn đã cho ăn đủ rồi. Vì vậy, cuối cùng anh ta bắt đầu tự tìm mẫu. Đó là cách mà các trò chơi video mà Viking học cách chơi trò chơi bằng máy móc, như virus Mari / O, đã hoàn thành một mức Thế giới siêu Mario trong 34 lần thử.

Giada Arney, nhà sinh vật học tại NASA, hy vọng rằng các máy móc sẽ giúp cô ấy tìm thấy một mũi kim trong cuộc sống trong dữ liệu haystack, như được giải thích bởi cô ấy trong cùng một ấn phẩm mà chúng tôi đã đề cập trước đó. Dữ liệu này sẽ được thu thập từ kính viễn vọng / đài quan sát khi tìm kiếm ngoại hành tinh (tức là những người bên ngoài Hệ mặt trời) như Kính viễn vọng không gian James Webb.

Kính viễn vọng không gian James Webb của NASAKính viễn vọng không gian James Webb của NASA

Các công nghệ này rất quan trọng, đặc biệt là khi chúng ta lấy các tập dữ liệu lớn và đặc biệt là trong lĩnh vực ngoại hành tinh. (Hoài) Vì dữ liệu thu thập được từ các quan sát trong tương lai sẽ bị phân tán và ồn ào. Nó sẽ rất phức tạp để hiểu. Vì vậy, loại công cụ này có rất nhiều tiềm năng để giúp chúng tôi

Giada Arney, nhà sinh vật học tại NASA

Tại cuộc họp của FDL, các chuyên gia từ các công ty công nghệ lớn nhất đã hợp nhất, hợp tác với các công ty khác để đóng góp với phần cứng, thuật toán và, tất nhiên, với sự hỗ trợ tài chính. Điều tốt là tất cả các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo được phát triển ở đó sẽ được cung cấp công khai, một số trong đó đã giúp xác định các tiểu hành tinh, hành tinh và thậm chí dự đoán các sự kiện bức xạ mặt trời.

Shawn Domagal-Goldman, một nhà sinh vật học khác (đồng nghiệp của Giada), củng cố điều đó FDL là giống như một loại nhạc sĩ giỏi với các nhạc cụ khác nhau, cùng nhau tham gia mứt trong nhà để xe, tìm thứ gì đó thực sự tốt và nói 'Này, chúng ta có một ban nhạc ở đây'.

Giada Arney và Shawn Domagal-GoldmanGiada Arney và Shawn Domagal-Goldman

Một nhóm được cố vấn bởi Shawn và Giada đã phát triển một kỹ thuật M.L. cho các nhà khoa học có ý định nghiên cứu khí quyển ngoại hành tinh. Các nhà khoa học này hy vọng rằng một ngày nào đó họ sẽ sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để giải thích dữ liệu nhanh hơn và do đó có thể diễn giải hóa học ngoại hành tinh dựa trên chiều dài của sóng ánh sáng phát ra (hoặc hấp thụ) bởi các phân tử trong khí quyển của chúng.

Vì hàng ngàn ngoại hành tinh đã được phát hiện, bằng cách đưa ra quyết định nhanh chóng về loại nào có hóa học tốt hơn – nghĩa là hành tinh này có thể ở được như thế nào – các nhà khoa học chỉ có thể sàng lọc các ứng cử viên cho những người đáng được điều tra thêm. Rốt cuộc, những nghiên cứu này vẫn phụ thuộc vào quyết định tài chính.

Cho đến lúc đó, trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế con người

Chúng ta đã biết rằng trí thông minh nhân tạo thậm chí có thể giúp phát hiện ung thư phổi, nhưng đầu tư vào NASA nó sẽ chỉ được tính nếu có tiến triển sử dụng ngay lập tức, phải không? Đây chính xác là một trong những điểm được nêu ra bởi công ty.

Các công nghệ trí tuệ nhân tạo khác trong FDL đã được thông qua để giải quyết một số vấn đề trên mặt đất. Năm 2017, những người tham gia chương trình đã phát triển phần mềm có thể tạo ra Mô hình 3D của các tiểu hành tinh đóng, với ước tính chính xác cho hình dạng và kích thước. Thông tin như vậy rất quan trọng để NASA phát hiện và làm chệch hướng mọi mối đe dọa đối với Trái đất.

Tín dụng: NASATín dụng: NASA

Và công nghệ cũng có khả năng giúp các đội tàu: 15 giây, được thu thập 2 GB thông tin, trong đó chỉ có một phần nhỏ được phân tích bởi các nhà khoa học ở đây trên Trái đất. Một lần nữa, các tài nguyên như tiền và thời gian được ưu tiên ngày hôm nay, vì vậy A.I. sẽ cung cấp cho một người giúp đỡ trên tay.

Một ứng dụng tiềm năng cho các tàu trong tương lai là ứng dụng biến chúng thành "tàu thông minh" (giống với những chiếc xe tự trị của chúng ta) và cho phép nó đưa ra "quyết định khoa học trong thời gian thực", tiết kiệm thông tin liên lạc giữa các nhà khoa học ở đây và các phi hành gia.

Giada kết thúc ấn phẩm bằng cách nói rằng, ngay cả với những tiến bộ, sẽ không có nghề nghiệp nào trở nên lỗi thời. Các phương pháp trí tuệ nhân tạo sẽ giúp chúng ta giải phóng sức mạnh xử lý của bộ não khi thực hiện di sản nhiệm vụ phức tạp "và điều này" sẽ không thay thế con người sớm, bởi vì chúng ta vẫn cần kiểm tra kết quảSiêng năng.

Và bạn có tin rằng một ngày nào đó sẽ có thể tìm thấy các hành tinh ngoài hành tinh? Để lại ý kiến ​​của bạn trong các ý kiến.

Nguồn: Không gian;