利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)分析詹姆斯?韋伯太空望遠(yuǎn)鏡或者凌日系外行星勘測衛(wèi)星（TESS）的未來勘測數(shù)據(jù)，將幫助天文學(xué)家搜尋外星生命，探測地球鄰近小行星。新浪科技訊 北京時(shí)間12月27日消息，據(jù)美國太空網(wǎng)站報(bào)道，目前，美國宇航局一份聲明指出，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)分析詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡或者凌日系外行星勘測衛(wèi)星（TESS）的未來勘測數(shù)據(jù)，將幫助天文學(xué)家搜尋外星生命，探測地球鄰近小行星。

戈達(dá)德太空飛行中心天體生物學(xué)家賈達(dá)·阿尼（Giada Arney）稱，人工智能技術(shù)非常重要，特別是對于勘測系外行星領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集，因?yàn)槲覀儚奈磥淼挠^測中獲得的數(shù)據(jù)是稀疏和嘈雜的，這真的很難理解，所以使用這些工具有很大的潛力幫助我們。

美國宇航局和英特爾、IBM、谷歌等公司合作，開發(fā)出先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，每年夏季，美國宇航局會召集科技創(chuàng)新者和天文學(xué)家參加名為“前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室（FDL）”的為期8周研討活動(dòng)。

戈達(dá)德太空飛行中心天體生物學(xué)家肖恩·多瑪戈?duì)?高曼（Shawn Domagal-Goldman）說：“前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室就像一級音樂家，帶著不同的樂器，在車庫里聚會即興演奏。”

2018年，高曼和阿尼指導(dǎo)一個(gè)FDL研究團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，利用類似大腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”分析太空圖像，并依據(jù)系外行星大氣層分子釋放或者吸收的光波識別其化學(xué)屬性，這種人工智能技術(shù)類似于人類大腦神經(jīng)細(xì)胞，能夠處理和傳輸信息。

研究人員使用這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確地識別系外行星WASP-12b的大氣分子多樣性，此外，該技術(shù)還能識別何時(shí)缺乏充足數(shù)據(jù)，如果我們采用這些預(yù)測，將是非常重要的。

研究人員指出，雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)仍處于研發(fā)階段，但未來有一天可能用于研究望遠(yuǎn)鏡收集的數(shù)據(jù)，從而有助于縮小系外行星候選對象的范圍，這些候選對象值得深入研究。

其他FDL技術(shù)也獲得了很好的應(yīng)用，例如：2017年一支研究小組開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)程序，可在短短4天內(nèi)創(chuàng)建小行星3D模型，包括它們的大小、形狀和旋轉(zhuǎn)速度。同時(shí)，此類人工智能程序?qū)τ谔綔y和偏移威脅地球的潛在小行星尤為重要。

美國宇航局從航天探測器每15分鐘收集大約2千兆字節(jié)數(shù)據(jù)，太陽物理學(xué)家Madhulika Guhathakurta表示，這就是為什么需要利用更多的工具進(jìn)行研究分析。

此外，研究人員建議在未來的太空飛船上使用人工智能技術(shù)，便于飛船系統(tǒng)做出實(shí)時(shí)科學(xué)分析，從而節(jié)省飛船與地面科學(xué)家溝通所需的時(shí)間。

阿尼指出，盡管如此，人工智能技術(shù)不會很快取代人類，因?yàn)槲覀冞€需要檢查最終結(jié)果，并在專家研究分析的基礎(chǔ)上獲得結(jié)論。