Как изкуственият интелект помага в търсенето на нови Земи в космоса?
Нов способ за машинно образование, създаден от учени от университета в Берн, е в положение да предскаже съществуването на сходни на Земята планети с 99% акуратност, което доста форсира търсенето на евентуално обитаеми светове.
Откриването на сходни на Земята екзопланети е една от най-важните задания на актуалната астрономия. Такива планети съставляват максимален интерес в подтекста на търсенето на извънземен живот. Изследователи от университета в Берн и Националния център за пълномощия в проучванията (NCCR) PlanetS сътвориха новаторски модел, който проучва характерностите на планетарните системи и дефинира вероятността за наличието на земни светове в тях.
Алгоритъм за машинно образование разпознава комплицирани модели, които демонстрират съществуването на сходни на Земята планети, даже когато тези планети не се следят непосредствено. Тази технология може да революционизира астробиологичните проучвания, като ни разреши да съсредоточим ресурсите си върху най-обещаващите звездни системи.
Методология и създаване на модела
Моделът е основан от учени, свързани с университета в Берн. Д-р Жан Давулт, който е първият създател на проучването, е създал логаритъма, до момента в който работи върху докторската си дисертация в отдела за галактически проучвания и планетарни науки. Значителен принос са дали и професор Ян Алиберт, съдиректор на Центъра за пространство и обитаемост, и аспирантът Ромен Елтшингер.
За образованието на логаритъма е употребен по този начин нареченият „ модел на Берн “ за планетарно образуване и еволюция. Д-р Алиберт изяснява: „ Моделът на Берн може да се употребява, с цел да се създадат изказвания за това по какъв начин са се формирали планетите, по какъв начин са еволюирали и какви типове планети се развиват при избрани условия в протопланетарния диск. “ Този модел е създаден в университета в Берн от 2003 година и е един от най-сложните в света.
Алгоритъмът проучва многочислени параметри на планетарните системи и открива връзките сред разнообразни характерности на системата и вероятността за съществуването на земеподобни планети в нея. Обучението е осъществено върху синтетични данни за планетарната система, генерирани благодарение на модела на Берн, което разрешава включването на необятен набор от сюжети за образуване на планетите.
Впечатляваща акуратност и практично приложение
Резултатите от тестването на модела са се оказали впечатляващи. Според доктор Даво: „ Алгоритъмът реализира стойности на акуратност до 0,99, което значи, че 99% от системите, разпознати от модела за машинно образование, имат най-малко една планета, сходна на Земята. “ Тази висока акуратност прави този инструмент извънредно скъп за астрономически проучвания.
След сполучливо тестване върху синтетични данни, моделът е прибавен и към действителни следени планетарни системи. Анализът е разкрил 44 системи с огромна възможност да имат неоткрити планети, сходни на Земята. Теоретичните калкулации удостоверяват опцията за съществуването на такива планети в тези системи.
Ромен Елтшингер, който е съдействал за по-нататъшното развиване на модела, акцентира смисъла му за бъдещите галактически задачи: „ Тези резултати са значими за научната общественост и по-специално за бъдещите галактически задачи като PLATO или концепциите за бъдещи задачи като LIFE, които ще бъдат отдадени на откриването и характеризирането на дребните, студени планети. “
Перспективи за търсене на извънземен живот
Прилагането на способи за машинно образование към астрономическите данни отваря нови хоризонти в търсенето на евентуално обитаеми светове. Целенасоченото проучване на обещаващите системи доста понижава времето, належащо за разкриване на сходни на Земята планети, като усъвършенства потреблението на лимитираните запаси за астрономическо наблюдаване.
Д-р Алибърт обобщава смисъла на това проучване: „ Това е забележителна стъпка в търсенето на планети с удобни условия за живот и в последна сметка в търсенето на живот във Вселената. “ Моделът на машинно образование освен форсира откриването на забавни планетарни системи, само че и задълбочава нашето схващане по отношение на процесите на образуване на планетите и изискванията, нужни за появяването на живот.
В бъдеще се възнамерява възстановяване на модела посредством включване на нови данни от актуалните телескопи и галактически задачи. Това ще увеличи неговата акуратност и ще разшири обсега му на приложение. Комбинирането на астрономическите наблюдения с мощните логаритми за изкуствен интелект основава неповторим инструмент за разрешаване на една от най-големите научни мистерии: сами ли сме във Вселената?
