НОВОСТИ КОСМОСА И АСТРОНОМИИ

Искусственный интеллект прогнозирует вероятность существования жизни на других планетах

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.

нравится(1)не нравится(0)

Источники: https://phys.org/news/2018-04-artificial-intelligence-likelihood-life-worlds.html

ИИ охотится за турбо звездами в Млечном Пути

Искусственный интеллект смог обнаружить редкие, сверхбыстрые звезды в Млечном Пути, благодаря данным зонда Gaia Европейского космического агентства. Миссия Gaia пытается построить детализированные трехмерные космические карты, измеряя позиции звезд в отдаленных местах.

Ученые считают, что звезды, обладающие гиперскоростью (HVSes), далеки от галактического центра Млечного Пути, двигаются со скоростью превышающую вторую космическую скорость. Однако только 20 из них покинули нашу галактику, большинство из являются поздними звездами типа B или звездами, которые ярче и крупнее Солнца.

Группа исследователей представила результаты своего исследования относительно HVSes на Европейской неделе астрономической науки в Чешской Республике. В документе, который они опубликовали в конце мая в «Ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества», описывается система как нейронная сеть с пятью входными единицами астрометрических параметров.

Они имитировали ложные данные на основе реальных результатов из каталога Gaia с входом, описывающим координаты этих звезд, включая расстояние и яркость. Затем они вычислили скорость.

Издание The Register отметило, что алгоритм сократил набор данных почти на 2 миллиона звезд до примерно 20 000 или 1 процента от каталога. Результаты показали сложные динамические системы HVSes.

Команда обнаружила, что 14 звезд движутся на второй космической скорости в галактической системе, но до 50 процентов из них имеют вероятность выхода из Млечного Пути.

Елена Мария Росси, соавтор статьи и исследователь Лейденского университета, заявила о важности звезд путешествовать на гиперскоростях, особенно в отношении изучения общей структуры Млечного Пути. Она сказала, что их плотность дает важную информацию о гравитационном поле галактики, от центра до окраины.

 

нравится(1)не нравится(0)

Популярные статьи

Популярные блоги