Gli scienziati usano l'intelligenza artificiale per prevedere la possibilità di vita su altri pianeti

Secondo le ultime ricerche di un team dell'Università di Plymouth, potrebbe aiutare gli scienziati a sviluppare possibilità di intelligenza artificiale della vita su altri pianeti previsione. Lo studio ha utilizzato neurale artificiale (RNA) Il pianeta è diviso in cinque categorie, la probabilità stimata della vita in ogni caso, che l'astronomia europea può essere utilizzato per le future missioni di esplorazione interplanetarie. questo lavoro è stato tenuto da Mr. Christopher vescovo il 4 aprile a Liverpool e pubblicato settimana Space Science (EWASS). rete neurale artificiale sta cercando di copiare il modo in cui il cervello umano impara sistema. sono uno dei principali strumenti utilizzati nel machine learning, particolarmente bravo a identificare i modelli complessi, e questi modelli per il cervello biologico è molto complessa.

Questa immagine composita mostra l'immagine a infrarossi del satellite Titano di Saturn, prelevato dalla navicella Cassini della NASA.Alcune misure hanno dimostrato che Titano ha il punteggio più alto di qualsiasi altro mondo eccetto la Terra, che è basato sull'energia. Disponibilità e varie caratteristiche superficiali e atmosferiche Image Credit: NASA / JPL / University of Arizona / University of Idaho

Il team si trova al centro del robot e del sistema nervoso dell'Università di Plymouth e ha già "addestrato" questa rete: a seconda che sia simile a Terra, Terra, Marte, Venere o Saturno, il satellite Titano, il pianeta è diviso in cinque diversi tipi. Tipi: Questi cinque sono tutti corpi rocciosi noti per avere l'atmosfera e sono uno dei pianeti più abitabili del sistema solare.Il signor Bishop ha commentato: Siamo interessati a queste RNA ora perché sono interessate a un'intelligenza immaginaria. L'astronave esplorata, questa è una scansione del sistema extrasolare del pianeta.

Studiare ampie antenne di Fresnel planari distribuibili su vasta scala per l'uso nel restituire la Terra dai rivelatori interplanetari distanti, che sarebbero necessari se la tecnologia dovesse essere utilizzata in veicoli spaziali robotici in futuro. I cinque tipi di oggetti del sistema solare nello spettro sono presi come input per la rete, e quindi sono tenuti a classificarli in base al tipo di pianeta. Poiché la vita conosciuta esiste solo sulla terra, la classificazione utilizza la metrica "probabilità di vita", che si basa su Proprieta 'atmosferiche e orbitali relativamente buone per i cinque tipi di bersagli: Bishop sfrutta centinaia di diverse linee spettrali per addestrare la rete.Ogni linea spettrale ha diverse centinaia di parametri che aiutano ad adattarsi alla vita. ambiente.

Questi input rappresentano i valori dello spettro dell'atmosfera del pianeta di test: lo strato di output contiene una "probabilità di vita", che si basa su una misura della somiglianza degli input ai cinque obiettivi del sistema solare: l'input passa attraverso una serie di livelli nascosti nella rete. Interconnessi, che consentono alla rete di "apprendere" quali modelli di linee corrispondono a particolari tipi di pianeti Image Credit: Bishop / Plymouth University

Finora, la rete ha funzionato bene presentando profili spettrali di test che non sono mai stati visti prima. Il dott. Angelo Angelozi, direttore del progetto, ha dichiarato: Tenendo conto dei risultati attuali, questo metodo potrebbe rivelarsi La classificazione di diversi tipi di pianeti extrasolari è molto utile: essi utilizzano i risultati di stazioni terrestri e near-Earth e questa tecnica può anche essere adatta per selezionare obiettivi per future osservazioni, tenendo conto delle prossime missioni spaziali come la missione spaziale Ariel dell'ESA. E i dettagli spettrali del telescopio spaziale James Webb della NASA sono aumentati.