Охота на инопланетян с помощью ИИ: роль машинного обучения в поиске внеземной жизни
Космос с его более чем двумя триллионами галактик притягивает ученых и астронавтов, которые стремятся найти жизнь за пределами Земли. В статье мы рассмотрим, как они используют ИИ, чтобы обнаружить жизнь на других планетах.
Роль искусственного интеллекта в исследовании космоса
Машинное обучение произвело революцию во многих областях: от здравоохранения (где, по прогнозам, к 2026 году ИИ позволит сэкономить до 150 млрд долларов в год) до финансов (где 85% всех торговых операций сегодня контролируется компьютерами и алгоритмами). Теперь оно может повлиять на поиски инопланетной жизни.
Анализ данных
Машинное обучение включает в себя алгоритмы, которые совершенствуются на основе опыта. В контексте исследования космоса эти алгоритмы могут просеивать огромные объемы данных.
Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных, делать прогнозы и учиться на собственном опыте делает его бесценным инструментом для астрономии и космической науки. Выявляя закономерности и аномалии, которые могут указывать на присутствие внеземной жизни, машинное обучение сыграло важную роль в анализе состава атмосферы далеких экзопланет и расшифровке потенциальных внеземных сигналов.
Селфи «Персеверанса» с Ingenuity в кратере Езеро на Марсе 7 апреля 2021 года. Фото: NASA
Космические миссии генерируют огромные объемы данных. Например, марсоход Perseverance генерирует около 2 миллионов точек данных каждый марсианский день. Проанализировать эти данные вручную было бы непосильной задачей. ИИ выявляет закономерности и аномалии, которые человек может пропустить, и тем самым он сокращает время анализа данных до 90%.
Навигация
ИИ также используют в космических аппаратах для систем навигации и управления. Например, марсоход использует искусственный интеллект для навигации по марсианской местности, принимая решения о наиболее безопасных и эффективных маршрутах. Для этого встроена бортовая система под названием AutoNav, которая принимает 20 решений в секунду. Такая навигация крайне важна в условиях, когда задержки связи делают невозможным управление в реальном времени, а время в пути между Землей и Марсом составляет от 8,3 до 41 минуты.
Компания SpaceX использует систему автопилота с искусственным интеллектом в своем корабле Falcon 9 для выполнения автономных операций, таких как стыковка с МКС, куда она по контракту осуществляет доставку грузов. Система рассчитывает траекторию движения ракеты в космосе, учитывая все факторы.
Открытие новых небесных тел
ИИ используют для обнаружения и открытия новых небесных тел. Алгоритмы машинного обучения задействуют для анализа данных с телескопов, что приводит к открытию новых экзопланет. Например, в 2018 году модель ИИ, обученная на 15 000 помеченных сигналов космического телескопа «Кеплер», привела к открытию двух новых экзопланет.
Поиск внеземной жизни
Одним из заметных применений машинного обучения в поиске внеземной жизни является анализ данных, собранных космическими аппаратами, изучающими Марс. Например, исследователи используют методы машинного обучения для анализа данных, полученных марсоходом Curiosity. Лаборатория Sample Analysis at Mars (SAM) ровера исследует марсианскую атмосферу и поверхность, чтобы понять потенциал планеты для поддержания жизни. Ключевым направлением является изучение метана, который на Земле образуется в основном в результате биологических процессов.
Визуализация спуска «Кьюриосити» на поверхность Марса Иллюстрация: NASA/JPL-Caltech
Другой пример — проект SETI@Home Калифорнийского университета в Беркли. Этот проект использует алгоритмы машинного обучения для просеивания огромных объемов данных радиотелескопов, собранных из космоса, в поисках признаков внеземного разума.
Одним из амбициозных проектов в этой области является проект »Машинное обучение для планетологии» (MLPS) — работа, в рамках которой применяют методы искусственного интеллекта для решения проблем, связанных с планетологией. Исследование улучшает понимание человечества о поверхности и атмосфере планет.
Вызовы и перспективы на будущее
Хотя ИИ и машинное обучение обладают огромным потенциалом для поиска внеземной жизни, все же работы в этой сфере сопряжены с некоторыми трудностями:
- огромный объем данных, который генерируют космические миссии. Часто эти данные сложные, поэтому алгоритмам машинного обучения тяжелее выявлять закономерности;
- необходимость в высококачественных обучающих данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на данных, поэтому от их качества зависят прогнозы. Например, в рамках инициативы AI4Mars пользователям предложили обозначить особенности рельефа местности, чтобы улучшить автономные системы наведения на борту марсохода Curiosity.
Несмотря на эти проблемы, будущее ИИ и машинного обучения в исследовании космоса выглядит многообещающим. Поскольку вычислительные возможности продолжают совершенствоваться, можно ожидать, что алгоритмы машинного обучения будут становиться все более сложными и эффективными. Например, с помощью ИИ были созданы самые точные на сегодняшний день изображения черной дыры, за что Роджер Пенроуз, Райнхард Гензель и Андреа Гез были удостоены Нобелевской премии в 2020 году.
Заключение
Поиск внеземной жизни — одно из самых захватывающих занятий нашего времени. Интеграция ИИ и машинного обучения в эти поиски не только ускорила наш прогресс, но и открыла возможности, которые раньше оставались лишь в области научной фантастики. Одно можно сказать наверняка: ИИ и машинное обучение стали нашими незаменимыми союзниками в этом космическом путешествии. Появление более мощных вычислительных инструментов и все более сложных методов машинного обучения еще больше расширит границы.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
