Исследователи разработали новую технику, которая использует искусственный интеллект для классификации планет и, в свою очередь, определяет, может ли жизнь существовать в других мирах.
Новый метод использует так называемые искусственные нейронные сети, известные как ANNs, чтобы классифицировать планеты, основанные на том, напоминают ли они современную землю, раннюю землю, Марс, Венеру или самую большую Луну Сатурна, Титан. Эти пять тел являются одними из наиболее потенциально пригодных для жизни объектов в нашей Солнечной системе и , следовательно, связаны с, согласно европейской неделе астрономии и космической науки конференции.
Пока Земля еще единственный известный мир, чтобы поддерживать жизнь, новые данные могут помочь астрономам план будущих межзвездных исследовательских экспедиций на планеты, которые более других склонны хозяином чужой жизни, исследователи сказали в заявлении."В настоящее время мы заинтересованы в этих ANNs для гипотетического, интеллектуального межзвездного космического аппарата, сканирующего систему экзопланет на расстоянии", - сказал Кристофер Бишоп, исследователь из центра робототехники и нейронных систем Плимутского университета, говорится в заявлении.
ANNs-это компьютерные системы, которые по существу имитируют процесс обучения человеческого мозга. Они оказались особенно полезными для сортировки и выявления закономерностей в большом объеме данных, которые в противном случае были бы слишком сложными и трудоемкими для ученых процесс, исследователи сказали в заявлении.
В этом случае ANNs питаются, также известные как спектры , от современной Земли, Марса, Венеры, титана и предсказаний для ранней земли-все из которых являются скалистыми телами, которые имеют характеристики, которые предполагают правильные условия для поддержания жизни, согласно заявлению.
Однако, поскольку жизнь еще не обнаружена за пределами Земли, ANNs классифицирует планеты, используя измерение "вероятности жизни", которое основано на атмосферных и орбитальных свойствах пяти тел-мишеней в нашей Солнечной системе, говорят исследователи.
Основываясь на этих спектральных профилях, можно предсказать обитаемость многочисленных планет, и, как следствие, сэкономить время исследователей, позволив им сосредоточиться только на наиболее перспективных целях. Этот метод был успешным для классификации новых планет, согласно заявлению.
"Учитывая результаты до сих пор, этот метод может оказаться чрезвычайно полезным для классификации различных типов экзопланет с использованием результатов наземных и околоземных обсерваторий",-сказал в заявлении Анджело Кангелоси, руководитель проекта, который также из центра робототехники и нейронных систем Плимутского университета.
Исследователи надеются применить этот метод к данным, собранным в ходе предстоящих полетов, таких как космический полет НАСА и Европейского космического агентства "Ариэль" (Крупномасштабная съемка экзопланет дистанционного зондирования атмосферы).
