A NASA está procurando inteligência artificial para ajudar na busca de planetas alienígenas e asteróides potencialmente perigosos.
(Imagem: © NASA)
A inteligência artificial pode ajudar na busca de vida em planetas alienígenas e na detecção de asteróides próximos, segundo autoridades da NASA.
A NASA espera usar inteligência artificial, ou IA, tecnologias como aprendizado de máquina para interpretar dados que serão coletados por telescópios futuros como o James Webb Space Telescope ou a missão Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), de acordo com um comunicado da agência espacial .
"Essas tecnologias são muito importantes, especialmente para grandes conjuntos de dados e especialmente no campo dos exoplanetas", disse Giada Arney, astrobióloga do Centro de Vôo Espacial Goddard da NASA, em Greenbelt, Maryland, em comunicado. "Como os dados que obteremos de observações futuras serão escassos e barulhentos. Será realmente difícil de entender. Portanto, usar esses tipos de ferramentas tem muito potencial para nos ajudar".
A NASA fez parceria com empresas como Intel, IBM e Google para desenvolver técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Todo verão, a NASA também reúne inovadores em tecnologia e espaço para um programa de oito semanas chamado Frontier Development Lab (FDL).
"O FDL parece que alguns músicos realmente bons, com diferentes instrumentos, se reúnem para uma jam session na garagem, descobrindo algo muito legal e dizendo: 'Ei, temos uma banda aqui'" "Shawn Domagal-Goldman, astrobiólogo da NASA Goddard , disse na declaração da NASA.
Em 2018, Domagal-Goldman e Arney orientaram uma equipe de FDL que desenvolveu uma técnica de aprendizado de máquina que usa "redes neurais" semelhantes ao cérebro para analisar imagens e identificar a química dos exoplanetas com base nos comprimentos de onda da luz emitida ou absorvida pelas moléculas em suas atmosferas. . Essa técnica processa informações semelhantes à maneira como os neurônios, ou células nervosas do cérebro, se conectam com outros neurônios para processar e transmitir informações, de acordo com a declaração.
Usando essa técnica de redes neurais, os pesquisadores foram capazes de identificar a abundância de várias moléculas na atmosfera de um exoplaneta chamado WASP-12b com mais precisão do que os métodos convencionais.
Além disso, a técnica de rede neural é capaz de identificar quando não há dados suficientes ", o que é realmente importante se confiarmos nessas previsões", disse Domagal-Goldman no comunicado.
Enquanto a técnica de redes neurais da equipe ainda está em desenvolvimento, poderia um dia ser usada para estudar dados coletados por futuros telescópios e, por sua vez, ajudar a diminuir os candidatos a exoplanetas que merecem mais estudos, disseram os pesquisadores.
Outras tecnologias FDL também foram utilizadas. Por exemplo, uma equipe de 2017 desenvolveu um programa de aprendizado de máquina que poderia criar modelos 3D de asteróides - incluindo tamanho, forma e taxa de rotação - em menos de quatro dias. Este tipo de programa é particularmente importante para detectar e desviar asteróides potencialmente ameaçadores da Terra, de acordo com o comunicado.
A NASA coleta aproximadamente 2 gigabytes de dados a cada 15 segundos de sua frota de naves espaciais. No entanto, "analisamos apenas uma fração desses dados, porque temos pessoas, tempo e recursos limitados", disse Madhulika Guhathakurta, heliofísica da NASA, em comunicado. "É por isso que precisamos utilizar mais essas ferramentas".
Além disso, os pesquisadores sugerem a construção da IA. tecnologias em futuras naves espaciais. Isso permitiria à espaçonave tomar decisões científicas em tempo real e, por sua vez, economizar tempo que seria necessário para a espaçonave se comunicar com os cientistas da Terra.
"Os métodos da IA nos ajudarão a liberar o poder de processamento de nossos próprios cérebros, fazendo muito do trabalho inicial em tarefas difíceis", disse Arney no comunicado. "Mas esses métodos não substituirão os seres humanos tão cedo, porque ainda precisaremos verificar os resultados".
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