Вчені навчили штучний інтелект шукати розумне життя у космосі

Фото — unsplash.com

За останні роки людство відправило в космос два телескопи нового покоління й до кінця десятиліття запустить ще кілька. Всі вони, окрім інших завдань, шукатимуть і вивчатимуть екзопланети, в тому числі й перевірятимуть можливі ознаки життя. Автори нового дослідження подали ідею щодо того, як підвищити ефективність пошуку.

Джерело: Universe Today

Вчені навчили штучний інтелект шукати розумне життя у космосі

Ідея полягає у використанні машинного навчання (штучного інтелекту) для виявлення аномалій у біологічних і хімічних сигнатурах. З їхньою допомогою ми навіть можемо знайти у Всесвіті сліди життя, що виникло на основі зовсім інших принципів, ніж на Землі.

Першу підтверджену екзопланету було відкрито в 1992 році, а до того часу в астрономів не було доказів, що біля інших зірок теж є планети. До запуску космічного телескопа “Кеплер” у 2009 році відкривали лише одну-три екзопланети на рік. Але з появою обсерваторій наступного покоління, ситуація різко змінилася.

На сьогодні підтверджено 5496 екзопланет у 4096 системах, ще 9820 кандидатів очікують підтвердження. Крім того, астрономи дедалі більше почали займатися визначенням параметрів небесних тіл, а нові інструменти та методи дали їм змогу оцінювати потенціал населеності далеких планет шляхом цілеспрямованого пошуку біосигнатур: ознак життя й органічних процесів.

Оскільки єдина відома нам планета з життям — Земля, вчені шукають насамперед ті самі сигнатури, що зустрічаються тут: азот, кисень, вуглець, метан, аміак, воду. Шукати інші можливі ознаки життя набагато складніше, але вельми перспективно — це дало б змогу істотно розширити сферу пошуків.

Учені з Університету Флориди досліджували можливості машинного навчання в пошуку аномалій у спектроскопії екзопланет, що проходять перед диском зорі. Цей метод дає змогу отримати дані про хімічний склад атмосфери. А аналіз цих даних за допомогою машинного навчання може призвести до революції в астрофізиці, впевнені автори статті.

Вони перевірили свій здогад на практиці. Як експеримент вони позначили одну з хімічних сполук аномальною і навчили алгоритм коректно виявляти планети з водою в атмосфері як аномальні. Потім повторили досвід із газами. Вони застосовували два різні методи машинного навчання, і обидва дали чудовий результат, навіть за наявності шумів. Це означає, що таким чином можна швидко і надійно виявляти з тисяч екзопланет ті, що містять аномалії в атмосфері.

Астробіологічне співтовариство тривалий час працювало над визначенням “життя”, але в нас немає ні найменшого уявлення про те, який насправді вигляд мають інопланетяни і як вони взаємодіють зі своїм середовищем. Наше сприйняття спотворюється нашим людським досвідом, і сучасні стратегії велять шукати життя в “зонах населеності”, які за визначенням орієнтуються на людину (або Землю). То як же шукати те, що невідомо як виглядає? У цьому допоможуть нові методи виявлення за допомогою машинного навчання — вони можуть позначати дані, які не збігаються з даними навчання, тобто не узгоджуються з сучасними теоретичними моделями, – кажуть дослідники.

Результати дають уявлення про те, що може стати можливим у найближчому майбутньому, коли буквально тисячі екзопланет можна буде швидко і систематично аналізувати за допомогою ШІ для виявлення аномальних планет і подальших їх досліджень. Ці дослідження, ймовірно, будуть дуже пізнавальними, враховуючи, що невідповідності між теоретичними моделями та спостереженнями часто стають причиною найцікавіших відкриттів.

Источник

No votes yet.
Please wait...
Поділіться своєю знахідкою

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *