美國國家航空航天局(NASA)正在考慮使用人工智能來幫助尋找外星行星和潛在的危險(xiǎn)小行星。(圖片：NASA)
美國國家航空航天局(NASA)官員表示，人工智能可能有助于尋找外星生命和探測(cè)附近的小行星。
據(jù)美國宇航局的一份聲明稱，美國宇航局希望將機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)應(yīng)用到未來的望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)解釋過程當(dāng)中，比如詹姆斯韋伯太空望遠(yuǎn)鏡或凌日系外行星勘測(cè)衛(wèi)星任務(wù)所收集的數(shù)據(jù)。
戈達(dá)德太空飛行中心的天體生物學(xué)家賈達(dá)·阿尼(Giada Arney)在聲明中說：“這些技術(shù)非常重要，特別是對(duì)大數(shù)據(jù)集和系外行星領(lǐng)域而言，因?yàn)槲覀儚奈磥碛^測(cè)中得到的數(shù)據(jù)既稀疏又嘈雜，難以令人理解，所以使用這些工具可能會(huì)給到我們很大幫助。”
目前，NASA已經(jīng)與英特爾、IBM和谷歌等公司進(jìn)行了合作，計(jì)劃開發(fā)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。每年夏天，NASA還會(huì)召集技術(shù)和太空創(chuàng)新人士一起參加一個(gè)為期八周，名為前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室(FDL)的項(xiàng)目。
NASA戈達(dá)德太空生物學(xué)家肖恩·多瑪戈?duì)?高曼(Shawn Domagal-Goldman)在NASA的聲明中說：“FDL感覺就像是一群非常棒的音樂家?guī)е煌臉菲髟谲噹旒磁d演奏，而且唱出了一些非常棒的東西，然后對(duì)別人說這車庫里有個(gè)樂隊(duì)。”
2018年，Domagal-Goldman和Arney指導(dǎo)的一個(gè)FDL團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，這種技術(shù)會(huì)利用類似大腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來分析圖像，并根據(jù)系外行星大氣中分子發(fā)出或吸收的光波來識(shí)別其化學(xué)性質(zhì)。根據(jù)聲明稱，這項(xiàng)技術(shù)處理信息的方式類似于神經(jīng)元(大腦中的神經(jīng)細(xì)胞)與其他神經(jīng)元之間連接、處理和傳輸信息的方式。
利用這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，研究人員能夠以比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確地精度去識(shí)別WASP-12b系外行星大氣中的各種分子豐度。
此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠識(shí)別什么時(shí)候沒有足夠的數(shù)據(jù)，“如果我們要相信這些預(yù)測(cè)的話，那這一點(diǎn)真的很重要，”Domagal-Goldman在聲明中說。
研究人員說，雖然該團(tuán)隊(duì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)仍處于發(fā)展階段，但它總一天可能會(huì)用于研究未來望遠(yuǎn)鏡收集的數(shù)據(jù)，進(jìn)而幫助科學(xué)家們縮小潛在系外行星的范圍，篩選出真正值得繼續(xù)研究的行星。
FDL的其他技術(shù)也得到了很好的應(yīng)用。例如，一個(gè)2017年的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)程序，可以在短短4天內(nèi)創(chuàng)建小行星的三維模型——包括它們的大小、形狀和旋轉(zhuǎn)速度。該聲明稱，這種類型的程序?qū)τ谔綔y(cè)和轉(zhuǎn)移潛在威脅小行星來說尤為重要。
目前，NASA每15秒就會(huì)從它各種各樣的航天器那里收到大約2千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。然而，NASA的太陽物理學(xué)家馬德胡利卡·古哈塔庫塔(Madhulika Guhathakurta)在聲明中說：“由于我們的人力、時(shí)間和資源有限，我們只分析了其中很小一部分的數(shù)據(jù)，這就是為什么我們需要更多地利用這些工具。”
此外，研究人員還建議在未來的宇宙飛船中使用人工智能技術(shù)，這樣的話，航天器就能夠自行作出實(shí)時(shí)的科學(xué)決策，節(jié)省航天器與地球科學(xué)家溝通所需的時(shí)間。
Arney在聲明中說：“人工智能方法會(huì)在很多困難的任務(wù)中替我們完成大量初始跑腿工作，它將幫助解放我們大腦的處理能力。但這些方法還不會(huì)很快取代人類，因?yàn)槲覀冞€需要檢查它的結(jié)果。”
