據(jù)美國(guó)太空網(wǎng)近日?qǐng)?bào)道，美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）官員稱，他們希望利用人工智能（例如機(jī)器學(xué)習(xí)）技術(shù)，分析大型望遠(yuǎn)鏡等收集的數(shù)據(jù)，從而幫助搜尋外星生命，并探測(cè)對(duì)地球有潛在威脅的小行星。

NASA已與英特爾、IBM和谷歌等公司合作，開發(fā)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。每年夏天，NASA會(huì)召集技術(shù)和太空創(chuàng)新人士，參與為期8周的“前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室（FDL）”項(xiàng)目。

2018年，NASA戈達(dá)德太空飛行中心天體生物學(xué)家賈達(dá)·阿尼和同事肖恩·多馬加爾-高德曼指導(dǎo)過一個(gè)FDL團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使用類似大腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來分析系外行星的圖像，并根據(jù)行星大氣中分子發(fā)射（或吸收）光的波長(zhǎng)來識(shí)別該行星的化學(xué)性質(zhì)。這項(xiàng)技術(shù)處理信息的方式，與大腦神經(jīng)元之間彼此連接處理和傳輸信息的方式如出一轍。結(jié)果表明，借助這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，研究人員能鑒別出系外行星“WASP-12b”大氣中各種分子的豐度，而且比用傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確。

研究人員表示，盡管他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)仍處于發(fā)展階段，但有朝一日可用于研究未來望遠(yuǎn)鏡收集的數(shù)據(jù)，幫助篩選值得進(jìn)一步研究的系外行星。阿尼說：“未來我們獲得的數(shù)據(jù)可能非常龐雜，很難理解，AI工具有望讓我們大 大受益?！?/p>

此外，另一團(tuán)隊(duì)2017年開發(fā)出一款機(jī)器學(xué)習(xí)程序，可在短短4天內(nèi)創(chuàng)建小行星的三維模型，包括其大小、形狀和旋轉(zhuǎn)速度。研究人員稱，這類程序尤為重要，可以從地球上探測(cè)可能威脅地球的小行星。

NASA官員稱，該機(jī)構(gòu)的航天器每15秒就可提供約2GB數(shù)據(jù)，但“限于人力、時(shí)間和資源，我們只能分析少部分?jǐn)?shù)據(jù)，人工智能可在這一領(lǐng)域大顯身手，助我們一臂之力?！?/p>

研究人員還建議，將AI技術(shù)集成于未來的航天器內(nèi)，使航天器能實(shí)時(shí)做出科學(xué)決策，從而節(jié)省航天器與地面通信的時(shí)間。當(dāng)然，阿尼也強(qiáng)調(diào)，上述AI工具不會(huì)很快取代人類，因?yàn)槿孕鑼?duì)結(jié)果進(jìn)行核查。