Разработки в области искусственного интеллекта могут помочь нам предсказать вероятность жизни на других планетах, согласно новой работе группы из Плимутского университета. В исследовании используются искусственные нейронные сети (ИНС) для классификации планет по пяти типам, оценивая вероятность жизни в каждом случае, что может быть использовано в будущих межзвездных исследовательских миссиях. Работа представлена на Европейской неделе астрономии и космических наук (EWASS) в Ливерпуле 4 апреля г-ном Кристофером Бишопом.
Искусственные нейронные сети - это системы, которые пытаются воспроизвести способ обучения человеческого мозга. Они являются одним из основных инструментов, используемых в машинном обучении, и особенно хороши для выявления паттернов, которые слишком сложны для обработки биологическим мозгом.
Команда из Центра робототехники и нейронных систем Плимутского университета обучила свою сеть классифицировать планеты по пяти различным типам в зависимости от того, насколько они больше всего похожи на современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венера или спутник Сатурна Титан. Все пять из этих объектов являются каменистыми телами, имеющими атмосферу, и являются одними из наиболее потенциально обитаемых объектов в нашей Солнечной системе.
Г-н Бишоп комментирует: «В настоящее время мы заинтересованы в этих ИНС для определения приоритетности исследований для гипотетического разумного межзвездного космического корабля, сканирующего экзопланетную систему на расстоянии».
Он добавляет: «Мы также рассматриваем возможность использования развертываемых планарных антенн Френеля большой площади для передачи данных на Землю с межзвездного зонда на больших расстояниях. Это будет необходимо, если технология будет использоваться в автоматических космических кораблей в будущем."
Атмосферные наблюдения - известные как спектры - пяти тел Солнечной системы представляются в качестве входных данных для сети, которую затем просят классифицировать их с точки зрения планетарного типа. Поскольку в настоящее время известно, что жизнь существует только на Земле, в классификации используется показатель «вероятности жизни», основанный на относительно хорошо изученных атмосферных и орбитальных свойствах пяти типов целей.
Бишоп обучил сеть более чем сотне различных спектральных профилей, каждый из которых имеет несколько сотен параметров, влияющих на обитаемость. До сих пор сеть хорошо работала при представлении тестового спектрального профиля, которого она раньше не видела.
«Учитывая полученные на данный момент результаты, этот метод может оказаться чрезвычайно полезным для классификации различных типов экзопланет с использованием результатов наземных и околоземных обсерваторий», - говорит доктор Анджело Канжелози, руководитель проекта.
Этот метод может также идеально подходить для выбора целей для будущих наблюдений, учитывая увеличение спектральной детализации, ожидаемое от предстоящих космических миссий, таких как космическая миссия ЕКА «Ариэль» и космический телескоп Джеймса Вебба НАСА.