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                人工智能如何搜寻外星人和近地小行星

                2019/12/27 9:49:25来源:新浪科技作者:叶倾城责编:嗜橙评论:

                北京时间12月27日消息,据美国太空网〓站报道,目前,美国宇航局一份好处都将是极大声明指出,利用机器学习等人№工智能技术分析詹姆斯·韦伯太空望远镜或者凌日系外行星勘测卫星(TESS)的未来勘╱测数据,将帮助天文学家搜寻外星生命,探测地球邻近小行星。

                戈达德太空飞行中☉心天体生物学家贾达·阿尼(Giada Arney)称,人工智能技术非卐常重要,特别是对于勘测系外行星领域的大数据集,因为我们从不全力出手未来的观测中获得的数据是︼稀疏和嘈杂的,这真的很难理解,所以使用这眼中精光闪烁些工具有很大的潜力帮助我们。

                美国Ψ 宇航局和英特尔、IBM、谷歌等公司合▃作,开发出先进的机器学习技术,每年夏季,美国宇航局会召集科技三人呢也不是拖拉之人创新者和天文学家参∞加名为“前沿发展看着白云实验室(FDL)”的为期8周研讨活动。

                戈达德太小五行空飞行中心天体生物学家肖恩·多玛戈尔-高曼(Shawn Domagal-Goldman)说:“前沿发Ψ展实验室就像一级音乐家,带着虽然是你不同的乐器,在车库里聚会即兴演奏。”

                2018年,高曼和阿尼指导一个FDL研究团队,该团队开发了一种机器学习技术,利用类似直接融入空间裂缝之中大脑的“神经网络”分析太◣空图像,并依据系外行星大气层分子释放或者吸收的光波识别其化学属性,这种人工智能技术类似于人类大脑神经细胞,能够处理和传输信息。

                研究人员使用这种神经网络技术能→够比你会比我早死传统方法更准确地识别系外行星WASP-12b的大气分子多样性,此外,该技术还能识别何时缺乏没有充足数据,如果我们采用这些预测,将是非常重要的。

                研究人员指出,虽然神经网络不错技术仍处于研发阶段,但未来有一天可能用于研究望远镜收集的数据,从而有助于缩小系外行星候选对象的范围,这些候选对象值得深入研究。

                其他FDL技若是不听他们术也获得了很好的应用,例如:2017年一支研究小组开发了一个机器□ 学习程序,可在短短4天内创建小行星3D模型,包括它们的大小、形状和旋转速度。同时,此类人工智能程序对于探测和偏移威胁地球顿时脸色大变的潜在小行星尤为重要。

                美国宇航局从航天探测器每15分钟银月欢快收集大约2千兆字节数据,太阳物理学家Madhulika Guhathakurta表示,这就是为什么需要利用更多的工具进行研究死分析。

                此外,研究人员建议在未来的太空飞想要解除誓言船上使用人工〗智能技术,便于飞船系统做出实时科学分析,从而节省飞船与】地面科学家沟通所需的时间。

                阿尼指出,尽管如此,人工智问题能技术不会很快取代人类,因为我们还需要就可以直接挑战二七五检查最终结果,并在专家研究⊙分析的基础上获得结论。

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                关键词:人工智能AI

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