Esta imagem composta mostra a imagem infravermelha do satélite Titan de Saturno, tirada da sonda Cassini da NASA.Algumas medidas têm mostrado que Titã tem a maior classificação habitável em qualquer mundo exceto a Terra, que é baseada em energia. Disponibilidade, e várias características de superfície e atmosférica Crédito de imagem: NASA / JPL / Universidade do Arizona / Universidade de Idaho
A equipe é baseado na Universidade de Plymouth robô e neurológicas centros, eles têm '' treinamento '' da rede, dependendo se o mais como são agora da Terra, a Terra primitiva, Marte, Vênus ou lua de Saturno Titã, o planeta está dividido em diferentes cinco tipos . estas cinco tipos são conhecidos por ter a atmosfera de corpos rochosos celestes, é um dos planetas mais habitável Sr. Bispo do sistema solar comentou: estamos interessados nestes RNAs, porque eles são de uma inteligência interestelar hipotética A nave espacial explorada, esta é uma varredura do sistema do planeta extrasolar.
Estude antenas de Fresnel planas, implantáveis e de Fresnel para serem usadas no retorno de sondas espaciais interplanetárias distantes à Terra.Se essa tecnologia fosse usada em espaçonaves robóticas no futuro, isso seria necessário. Os cinco objetos do sistema solar do espectro foram tomados como entrada para a rede e foram então solicitados a classificá-los de acordo com o tipo de planeta.Como a vida conhecida existe apenas na Terra, a classificação usa a métrica "probabilidade de vida", que é baseada em Relativamente boas propriedades atmosféricas e orbitais para os cinco tipos de alvos, Bishop explora centenas de diferentes linhas espectrais para treinar a rede, cada linha espectral tem várias centenas de parâmetros, que ajudam a adaptar-se à vida. Meio ambiente.
Essas entradas representam os valores do espectro da atmosfera do planeta de teste.A camada de saída contém uma "probabilidade de vida", que é baseada em uma medida da similaridade das entradas para os cinco alvos do sistema solar. A entrada passa por uma série de camadas ocultas na rede. Interligado, permitindo que a rede "aprenda" quais padrões de linhas espectrais correspondem a tipos específicos de planetas. Crédito da Imagem: Bishop / Plymouth University
Até agora, a rede teve um bom desempenho ao apresentar perfis espectrais de testes nunca antes vistos, afirmou o diretor do projeto, Angelo Angelozi: levando em consideração os resultados atuais, este método pode ser comprovado. A classificação de diferentes tipos de exoplanetas é muito útil e utiliza resultados de estações terrestres e próximas da Terra, o que também pode ser adequado para a seleção de alvos para futuras observações, levando em conta missões espaciais como a missão espacial ESA Ariel. E os detalhes espectrais do Telescópio Espacial James Webb da NASA aumentaram.