Опубликовано 05 апреля 2018, 18:32

Нейросеть оценит обитаемость экзопланет

Нейросеть оценит обитаемость экзопланет

© Tokyo Institute of Technology

Искусственный интеллект на основе нейросети поможет предсказывать, может ли существовать жизнь на планетах вне Солнечной системы. Новая разработка может работать с каменными экзопланетами с атмосферами — наиболее перспективными объектами для поиска жизни, похожей на земную. Проект был представлен в среду на Европейской неделе астрономии и космических наук, подробности сообщаются в пресс-релизе на сайте Плимутского университета Великобритании.

Искусственные нейросети — это компьютерные программы, базовые элементы которых частично построены по принципам, схожим с нервными клетками. Несмотря на то, что на большом масштабе архитектура нейросетей существенно отличается от естественной структуры связей в мозге, такие алгоритмы могут успешно выполнять ряд специфических задач, в частности, обучаться. Например, их можно научить находить определенные образы в данных, что позволяет находить специфические изображения на картинах. К преимуществам нейросетей по сравнению с мозгом можно отнести растущий с масштабом размер памяти, который позволяет обрабатывать слишком запутанные и объемные для человека данные.

В новой работе астрономы обучили нейросеть классифицировать каменные экзопланеты на основе наблюдательных данных в пять категорий: похожие на современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венеру и спутник Сатурна Титан. В планах исследователей теперь запустить роботизированный телескоп, который будет выбирать цели для наблюдения, исходя из предсказаний нейросети.

В качестве входных данных программа использует спектры тел, что позволяет определить наличие молекул и отнести тело к одной из категорий. Нейросеть обучали на сотне различных типах спектров, каждый из которых содержит несколько сотен параметров, которые влияют на конечную оценку потенциальной обитаемости. «Учитывая текущие результаты, этот метод может оказаться очень полезным для того, чтобы создать классификацию экзопланет различных типов с помощью данных наземных и околоземных обсерваторий», — говорит руководитель коллектива авторов Анджело Канджелози, профессор Плимутского университета.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.