Искусственный интеллект помогает прогнозировать вероятность жизни в других мирах

Апр 04, 2018 Леонид Гляделов

Новости космоса:
Развитие искусственного интеллекта может помочь нам предсказать вероятность жизни на других планетах, согласно новой работе команды из Плимутского университета. В исследовании используются искусственные нейронные сети (ANN) для классификации планет на пять типов, оценивая вероятность жизни в каждом случае, которые могут быть использованы в будущих миссиях межзвездной разведки. Работа представлена на Европейской неделе астрономии и космической науки (EWASS) в Ливерпуле 4 апреля г-ном Кристофером Бишопом.

Искусственные нейронные сети - это системы, которые пытаются воспроизвести то, как учится человеческий мозг. Они являются одним из основных инструментов, используемых в машинном обучении, и особенно хороши при определении моделей, которые слишком сложны для биологического мозга для обработки.

Подробнее:

Команда, базирующаяся в Центре робототехники и нейронных систем в Университете Плимута, обучила свою сеть классифицировать планеты на пять различных типов, основываясь на том, являются ли они наиболее похожими на современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венеру или Сатурн луну Титан. Все пять из этих объектов - это скалистые тела, которые, как известно, имеют атмосферы, и являются одними из наиболее потенциально пригодных для жизни объектов в нашей Солнечной системе.

Г-н Бишоп комментирует: «В настоящее время мы заинтересованы в этих ANN для определения приоритетности исследований для гипотетического, интеллектуального, межзвездного космического аппарата, сканирующего систему экзопланет в дальности».

Он добавил: «Мы также рассматриваем использование больших антенн Fresnel, развертываемых плоских антенн для получения данных на Землю от межзвездного зонда на больших расстояниях. Это необходимо, если технология будет использоваться на роботизированных космических аппаратах в будущем».

Атмосферные наблюдения, известные как спектры пяти тел Солнечной системы, представлены в качестве входных данных для сети, которые затем просят классифицировать их в терминах планетарного типа. Поскольку в настоящее время известно, что жизнь существует только на Земле, классификация использует метрику «вероятности жизни», которая основана на относительно хорошо понятых атмосферных и орбитальных свойствах пяти целевых типов.

Учёный обучил сеть более чем сотни различных спектральных профилей, каждая из которых имеет несколько сотен параметров, которые способствуют обитаемости. Сеть хорошо сработала когда была представлен тестовый спектральный профиль, который она не видела раньше.

«Учитывая результаты получаемые до этого, этот метод может оказаться чрезвычайно полезным для категоризации различных типов экзопланет, использующих результаты наземных и околоземных обсерваторий», - говорит д-р Анджело Кангелоси, руководитель проекта.

Эта методика также может быть идеально подобрана для выбора целей будущих наблюдений, учитывая увеличение спектральных деталей, ожидаемых от предстоящих космических миссий, таких как космическая миссия Ариля ЕКА и космический телескоп Джеймса Уэбба НАСА.