Die NASA sucht nach künstlicher Intelligenz, um die Suche nach außerirdischen Planeten und potenziell gefährlichen Asteroiden zu unterstützen.
(Bild: © NASA)
Künstliche Intelligenz könnte laut NASA-Beamten bei der Suche nach Leben auf außerirdischen Planeten und der Entdeckung von Asteroiden in der Nähe helfen.
Die NASA hofft, mithilfe künstlicher Intelligenz oder KI-Technologien wie maschinelles Lernen Daten interpretieren zu können, die von zukünftigen Teleskopen wie dem James Webb-Weltraumteleskop oder der Mission Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) gesammelt werden, so eine Erklärung der Weltraumbehörde .
"Diese Technologien sind sehr wichtig, insbesondere für große Datenmengen und insbesondere im Exoplanetenbereich", sagte Giada Arney, Astrobiologin am Goddard Space Flight Center der NASA in Greenbelt, Maryland, in der Erklärung. "Weil die Daten, die wir aus zukünftigen Beobachtungen erhalten, spärlich und verrauscht sein werden. Es wird sehr schwer zu verstehen sein. Die Verwendung dieser Art von Tools hat also so viel Potenzial, uns zu helfen."
Die NASA hat sich mit Unternehmen wie Intel, IBM und Google zusammengetan, um fortschrittliche Techniken für maschinelles Lernen zu entwickeln. Jeden Sommer bringt die NASA Technologie- und Weltrauminnovatoren zu einem achtwöchigen Programm namens Frontier Development Lab (FDL) zusammen.
"FDL fühlt sich an, als würden sich einige wirklich gute Musiker mit verschiedenen Instrumenten zu einer Jam-Session in der Garage treffen, etwas wirklich Cooles finden und sagen: 'Hey, wir haben hier eine Band'", Shawn Domagal-Goldman, ein Astrobiologe der NASA Goddard , sagte in der NASA-Erklärung.
Im Jahr 2018 betreuten Domagal-Goldman und Arney ein FDL-Team, das eine maschinelle Lerntechnik entwickelte, die gehirnähnliche "neuronale Netze" verwendet, um Bilder zu analysieren und die Chemie von Exoplaneten anhand der Wellenlängen des von Molekülen in ihrer Atmosphäre emittierten oder absorbierten Lichts zu identifizieren . Diese Technik verarbeitet Informationen ähnlich wie Neuronen oder Nervenzellen im Gehirn sich mit anderen Neuronen verbinden, um Informationen zu verarbeiten und zu übertragen.
Mithilfe dieser Technik für neuronale Netze konnten die Forscher die Häufigkeit verschiedener Moleküle in der Atmosphäre eines Exoplaneten namens WASP-12b genauer als mit herkömmlichen Methoden identifizieren.
Darüber hinaus kann die neuronale Netzwerktechnik erkennen, wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, "was wirklich wichtig ist, wenn wir diesen Vorhersagen vertrauen wollen", sagte Domagal-Goldman in der Erklärung.
Während sich die Technik der neuronalen Netze des Teams noch in der Entwicklung befindet, könnte sie eines Tages verwendet werden, um Daten zu untersuchen, die von zukünftigen Teleskopen gesammelt wurden, und um die Exoplaneten-Kandidaten einzugrenzen, die weitere Untersuchungen verdienen, sagten die Forscher.
Andere FDL-Technologien wurden ebenfalls gut eingesetzt. Zum Beispiel entwickelte ein Team aus dem Jahr 2017 ein maschinelles Lernprogramm, mit dem 3D-Modelle von Asteroiden - einschließlich ihrer Größe, Form und Spinrate - in nur vier Tagen erstellt werden können. Diese Art von Programm ist laut Aussage besonders wichtig, um potenziell bedrohliche Asteroiden von der Erde zu erkennen und abzulenken.
Die NASA sammelt alle 15 Sekunden ungefähr 2 Gigabyte Daten von ihrer Raumfahrzeugflotte. "Wir analysieren jedoch nur einen Bruchteil dieser Daten, weil wir nur über begrenzte Mitarbeiter, Zeit und Ressourcen verfügen", sagte Madhulika Guhathakurta, eine Heliophysikerin der NASA, in der Erklärung. "Deshalb müssen wir diese Tools stärker nutzen."
Darüber hinaus schlagen Forscher vor, A.I. Technologien in zukünftige Raumfahrzeuge. Dies würde es dem Raumschiff ermöglichen, wissenschaftliche Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und wiederum Zeit zu sparen, die andernfalls erforderlich wäre, damit das Raumschiff mit Wissenschaftlern auf der Erde kommunizieren kann.
"A.I.-Methoden werden uns helfen, Rechenleistung aus unserem eigenen Gehirn freizusetzen, indem wir einen Großteil der anfänglichen Arbeit an schwierigen Aufgaben erledigen", sagte Arney in der Erklärung. "Aber diese Methoden werden den Menschen in naher Zukunft nicht ersetzen, da wir die Ergebnisse noch überprüfen müssen."
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