Разработки в сфере искусственного интеллекта могут помочь оценить вероятность существования жизни на других планетах, согласно новой научной работе, проведенной исследователями из Университета Плимут, Великобритания. В этом исследовании при помощи искусственных нейронных сетей производится классификация планет на пять категорий и оценивается вероятность существования жизни для каждого из этих пяти классов.
Искусственные нейронные сети представляют собой системы, которые воспроизводят образ человеческого мышления. Они являются основными инструментами машинного обучения и демонстрируют особенно значительную эффективность при идентификации образов, которые слишком сложны для обработки человеческим мозгом.
Эта команда исследователей, возглавляемая Кристофером Бишопом (Christopher Bishop), «натренировала» свою сеть на классификацию планет по пяти категориям, в зависимости от того, какой из объектов Солнечной системы они больше напоминают: современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венеру или спутник Сатурна Титан. Все пять этих объектов представляют собой каменистые тела, располагающие атмосферами, и они являются одними из наиболее перспективных с точки зрения возможности обнаружения жизни телами нашей планетной системы.
В качестве исходных данных алгоритм использует спектральные наблюдения атмосфер экзопланет, на основе которых он определяет тип планеты. Бишоп натренировал созданную им сеть при помощи более чем 100 различных спектральных профилей, каждый из которых включал несколько сотен параметров, оказывающих влияние на возможную обитаемость планеты. До сих пор сеть демонстрировала высокую эффективность при распознавании неизвестного спектрального профиля, указывают авторы.
Исследование было представлено 4 апреля на Европейской неделе астрономии и наук о космосе, проходившей в Ливерпуле, Великобритания.