Искусственный интеллект помогает прогнозировать вероятность жизни в других мирах

Развитие в области искусственного интеллекта может помочь нам предсказывать вероятность жизни на других планетах, согласно новой работе команды из Плимутского университета. В исследовании используются искусственные нейронные сети (ANN) для классификации планет по пяти типам, оценивающие вероятность жизни в каждом случае и 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.

Составное изображение, показывающее инфракрасное изображение Титана, спутника Сатурна, полученного с космического корабля "Кассини" НАСА. Некоторые данные замеров предполагают, что у Титана самый высокий рейтинг обитаемости любого из миров кроме Земли, на основе таких факторов, как доступность энергии и различные характеристики поверхности и атмосферы.
Фото: НАСА / JPL / Аризонский университет / Университет Айдахо

---

Искусственные нейронные сети - это системы, пытающиеся воспроизвести способ, по которому учится человеческий мозг. Они являются одним из основных инструментов, используемых в машинном обучении и особенно хороши при определении моделей, слишком сложных для обработки биологическим мозгом.

Команда, базирующаяся в Центре робототехники и нейронных систем в Университете Плимута, обучила свою сеть классифицировать планеты по пяти различным типам, основываясь на том, являются ли они наиболее похожими на современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венеру или Титан, спутник Сатурна. 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 гипотетического, интеллектуального, межзвездного космического аппарата, сканирующего систему экзопланет в радиусе действия".

Он добавляет: "Мы также рассматриваем использование больших развертываемых, плоских антенн Фернеля, чтобы получать данные на Земле с межзвездного разведчика 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 она классифицирует 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.

Бишоп обучил сеть более чем сотне различных спектральных профилей, каждый из которых имеет несколько сотен параметров, которые способствуют обитаемости. До сих пор сеть хорошо работала с представленным ​​тестом спектрального профиля, который она никогда не видела раньше.

"Учитывая результаты до текущего момента, 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 идеально подходить для выбора целей будущих наблюдений, учитывая увеличение спектральных деталей, ожидаемых от предстоящих космических миссий, таких как миссия Ариэль ЕКА и космический телескоп Джеймса Уэбба НАСА.

Источник