RW Space

Развитие искусственного интеллекта поможет нам предсказать вероятность существования жизни на других планетах.

В исследовании используются самообучающиеся нейронные сети для классификации планет на пять типов. Вероятность существования жизни оценивается в каждом случае, эти данные могут быть использованы для будущих миссий межзвездной разведки. Работа представлена на Европейской неделе астрономии и космической науки (EWASS) в Ливерпуле 4 апреля Кристофером Бишопом.

Искусственные нейронные сети — это системы, которые самообучаются так же, как учится человеческий мозг. Они являются одним из основных инструментов, используемых в машинном обучении, и особенно хороши при определении моделей, которые слишком сложны для обработки человеческим мозгом.

Команда ученых, 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 луну Сатурна — Титан. Все пять из этих объектов — это скалистые космические тела, которые, как известно, имеют атмосферы, и являются одними из наиболее потенциально пригодных объектов для существования жизни в нашей Солнечной системе.

Г-н Бишоп комментирует: «В настоящее время мы заинтересованы в ИИ для определения приоритетности исследований для гипотетического, интеллектуального, межзвездного космического аппарата, сканирующего систему экзопланет на большом расстоянии от нас».

Он добавляет: «Мы также рассматриваем использование больших антенн Fresnel, развертываемых, плоских антенн для отправки данных на Землю от межзвездного зонда на больших расстояниях. Это необходимо, если технология будет использоваться на роботизированных космических ап

паратах в будущем».

Атмосферные наблюдения, известные как спектры пяти тел Солнечной системы, представлены в качестве входных данных для сети, которые затем классифицируются 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.

Ученые ввели в сеть более чем сотню различных спектральных профилей, каждый из которых имеет несколько сотен параметров, которые соответсвуют обитаемости.

«Учитывая полученные результаты, этот метод может оказаться чрезвычайно полезным для категоризации различных типов экзопланет, обнаруженных в результате наблюдений наземных и околоземных обсерваторий», — говорит д-р Анджело Кангелоси, руководитель проекта.

Эта методика также может быть использована для выбора целей будущих наблюдений, учитывая увеличение спектральных деталей, ожидаемых от предстоящих космических миссий, таких как космическая миссия Ariel Space Mission ЕКА и запуска космического телескопа Джеймса Уэбба НАСА.