Искусственный интеллект может революционизировать поиск экзопланет

Хотя многие эксперты в этой области предупреждают, что искусственный интеллект (ИИ) может стать потенциальной проблемой для человечества в ближайшем будущем, ученые с каждым днем ​​находят системы ИИ все более полезными. Новое исследование Университета Джорджии показывает, что искусственный интеллект можно использовать для поиска планет за пределами нашей Солнечной системы (экзопланет), особенно тех, которые находятся в стадии формирования. Говоря о полезности системы ИИ, Джейсон Терри, докторант кафедры физики и астрономии и ведущий автор исследования, рассказал, что машинное обучение достигло больших успехов и уже применяется к данным, которые используются в новое исследование. Системы искусственного интеллекта уже применялись для просмотра астрономических данных и поиска звездных систем, которые все еще находятся в процессе формирования планет.

Охота за экзопланетами

Мы прошли долгий путь с 1992 года, когда астрономы обнаружили неопровержимые доказательства существования первого инопланетного мира за пределами нашей Солнечной системы. На сегодняшний день мы обнаружили около 5200 далеких экзопланет в более чем 9000 звездных системах галактики. Большинство из этих планет не формируются, и поэтому их легче всего найти. Однако экзопланеты, которые все еще находятся в стадии формирования, — это совсем другая история, и их труднее найти по двум основным причинам. Первый и очевидный — эти инопланетные миры расположены далеко, некоторые даже в сотнях световых лет от нас. Диски, в которых они образуются, очень толстые, некоторые покрывают расстояние, превышающее расстояние от нашей планеты до Солнца. Астрономические данные намекают на то, что некоторые планеты расположены в самом центре этих дисков, передающих сигнатуру пыли и газа. Новое исследование предоставляет убедительные доказательства того, что искусственный интеллект может помочь в поисках этих труднодоступных инопланетных миров.

Прокладывая путь к новому поиску экзопланет

Концепция очень интересная, по словам доцента астрофизики и соавтора исследования Кассандры Холл. Профессор Холл сообщает, что ученые использовали синтетические данные телескопа, полученные с помощью компьютерного моделирования, для обучения систем ИИ, которые затем применялись к реальным данным телескопа. Холл объясняет, что до сих пор этого никто не делал. Это также прокладывает путь для «потока открытий», поскольку современный космический телескоп Джеймса Уэбба собирает множество астрономических данных. Уэбб предлагает астрономам наблюдать за далекими экзопланетными системами на различных длинах волн и в беспрецедентном разрешении.

Искусственный интеллект позволит астрономам тратить больше времени на теоретические интерпретации. Тяжелая работа по прочесыванию данных для поиска возможных сигнатур — это то, что будет передано ИИ на аутсорсинг. Другими словами, ученые говорят, что машинное обучение может помочь астрономам сэкономить время и деньги и, что более важно, эффективно организовать то, как ученые тратят свое время и ресурсы на работу над наиболее важными вещами.