Искусственный интеллект поможет в обнаружении жизни на других планетах

Ученые из британского университета Плимута представили разработанную ими систему для классификации планет и обнаружения на них следов жизни. Программа основана на работе искусственных нейронных сетей глубокого машинного обучения.

В компьютерную программу были загружены данные о пяти типах планет, на которых, по современным представлениям астрономов и физиков, может существовать жизнь. Эти объекты представляют собой твердые каменистые тела с атмосферой и по своим параметрам пригодны для возникновения органических соединений, развития микроскопических простейших форм и сложных организмов. В основу классификации были положены сведения о доисторических условиях, существовавших на нашей планете, и данные о современных характеристиках Земли, Марса, Венеры и одного из спутников Сатурна.

Предполагается, что основываясь на загруженных данных, искусственные нейронные сети смогут анализировать информацию об удаленных от Земли экзопланетах и в автономном режиме прогнозировать наличие на них известных нам форм жизни. Устанавливать такие системы планируется на зонды, которые люди отправляют в межзвездное пространство для сбора информации о космических телах. В будущем похожие технологии могут использоваться для оборудования интеллектуальных космических аппаратов, сконструированных для прицельного поиска внеземной жизни.

Разработка была представлена в рамках Европейской недели астрономии и науки о космосе в Ливерпуле и вызвала интерес у специалистов. Авторы продемонстрировали действующую нейронную сеть, способную распознавать и анализировать более ста спектральных профилей небесных тел, каждый из которых состоит из сотен параметров. Все это позволяет системе на основе полученных в ходе наблюдений данных определять наличие у объектов атмосферы, оценивать орбиту тел и соответствие планет определенным физическим критериям. Отталкиваясь от этой информации, искусственный интеллект ранжирует объекты по степени вероятности присутствия на них форм жизни.

Авторы изобретения провели тестирование системы, загрузив в нейронную сеть спектральные профили неизвестных программе планет. Система провела анализ и выдала результаты, схожие с оценками данных объектов ведущими астрономами. Разработчики считают, что уже в ближайшее время их программа окажется востребована учеными, занимающимися классификацией экзопланет с использованием сведений с наземных и околоземных обсерваторий.