NASAは、エイリアンの惑星と潜在的に危険な小惑星の検索を支援するために人工知能を探しています。
（画像：©NASA）
NASAの関係者によると、人工知能はエイリアンの惑星での生命の捜索と近くの小惑星の検出に役立つかもしれない。
宇宙機関の声明によると、NASAは人工知能（AI）などの技術を使用して、ジェームズウェッブ宇宙望遠鏡や通過太陽系外惑星観測衛星（TESS）ミッションなどの将来の望遠鏡によって収集されるデータを解釈することを望んでいます。 。
メリーランド州グリーンベルトにあるNASAのゴダード宇宙飛行センターの宇宙生物学者、ギアダ・アーニー氏は声明で、「これらの技術は、特にビッグデータセット、特に太陽系外惑星の分野では非常に重要です」と述べた。 「将来の観測から得られるデータはまばらでノイズが多いので、理解するのは非常に難しくなります。したがって、これらの種類のツールを使用すると、非常に大きな可能性があります。」
NASAは、Intel、IBM、Googleなどの企業と提携して、高度な機械学習技術を開発しています。毎年夏には、NASAはテクノロジーと宇宙の革新者を一緒にして、Frontier Development Lab（FDL）と呼ばれる8週間のプログラムに参加します。
「FDLは、ガレージでのジャムセッションのためにさまざまな楽器を使って集まり、本当にかっこいいものを見つけて、「こんにちはここにバンドができた」と言っている本当に優れたミュージシャンのように感じます」NASAゴダードの宇宙生物学者、ショーンドマガルゴールドマン、NASAの声明で述べた。
2018年、Domagal-GoldmanとArneyは、脳のような「ニューラルネットワーク」を使用して画像を分析し、大気中の分子が放出または吸収する光の波長に基づいて太陽系外惑星の化学を特定する機械学習手法を開発したFDLチームを指導しました。声明によると、この手法は、ニューロンまたは脳内の神経細胞が他のニューロンと接続して情報を処理および送信する方法と同様に情報を処理します。
このニューラルネットワーク技術を使用して、研究者たちはWASP-12bと呼ばれる太陽系外惑星の大気中のさまざまな分子の存在量を、従来の方法よりも正確に特定することができました。
さらに、ニューラルネットワーク技術は、十分なデータがない場合を特定することができます。「これらの予測を信頼する場合、これは非常に重要です」とドマガルゴールドマン氏は声明で述べた。
チームのニューラルネットワーク技術はまだ開発中ですが、将来の望遠鏡によって収集されたデータを研究するためにいつか使用され、さらに研究に値する太陽系外惑星候補を絞り込むのに役立つ可能性があると研究者たちは述べています。
他のFDLテクノロジーも有効に活用されています。たとえば、2017年のチームは、小惑星の3Dモデル（サイズ、形状、スピンレートを含む）をわずか4日で作成できる機械学習プログラムを開発しました。声明によれば、この種のプログラムは、潜在的に脅かされている小惑星を地球から検出してそらすために特に重要です。
NASAは、その艦隊から15秒ごとに約2ギガバイトのデータを収集します。しかし、NASAの太陽物理学者であるMadhulika Guhathakurta氏は声明の中で、「人、時間、リソースが限られているため、そのデータの一部のみを分析している」と述べた。 「そのため、これらのツールをさらに活用する必要があります。」
さらに、研究者はA.I.将来の宇宙船への技術。これにより、宇宙船はリアルタイムで科学的な決定を下すことができ、そうでなければ宇宙船が地球上の科学者と通信するために必要となる時間を節約できます。
「A.I.メソッドは、困難なタスクで最初のレッグワークの多くを行うことにより、私たち自身の頭脳から処理能力を解放するのに役立ちます」とアーニーは声明で述べました。 「しかし、これらの方法は、結果を確認する必要があるため、すぐに人間に取って代わることはありません。」
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