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【寻找外星人】科学家如何利用人工智能寻找外星人?

大气环境是承载生命的关键因素,科学家们开发了一个人工智能系统,通过分析外星行星的大气环境来判断适合外星生命生存的行星。


20世纪90年代初期,天文学家首次发现了太阳系以外的行星。迄今为止,科学家们已经陆续发现了3400颗系外行星。现在科学家希望将研究更进一步,他们想确定哪些行星属于宜居星球。但通常哪怕分析一颗行星的数据,也会花费研究人员数天甚至数周的时间。而随着新设备的启用,比如将于2018年投入使用的James Webb 太空望远镜,会传回大量数据,届时仅凭人类之力恐怕难以招架。随之产生的数据积压可能会减缓甚至妨碍新发现的诞生。正因为如此,伦敦大学学院(University College London,UCL)的研究者们开发了RobERt这个人工智能系统,它能用人类永远无法企及的速度分析来自外太空的数据,从而获得关于宜居行星的信息。

它是如何工作的呢?答案是借助行星反射的临近恒星的微弱光线。这些反射光会在大气中传播,在不同的气体中,光线要么被吸收要么以特定波长传播。地球上的科学家可以利用其对应光谱来判断行星的大气组成成分,从而进一步判断它能否承载生命——无论是外星生命还是将来有可能登陆的人类宇航员。

RobERt——是Robotic Exoplanet Recognition的简称。它可以在几秒钟内对系外行星的光谱完成分析。它以深度信念神经网络(deep-­belief neural network,DBN)算法为基础,通过模拟人类大脑的思维方式来工作:它用多层硅片“神经元”来过滤数据,每一层过滤都会将结果做进一步优化,直到得到系统认为正确的结果。对于RobERt来说,得到行星光谱对应的气体成分就是正确结果。

如同人类大脑一样,DBN算法会从实例和错误中学习提高。因此,为了训练RobERt,UCL的研究者们让它分析了超过8.5万张模拟光谱。“最终,即使研究者故意刁难它,在给了它不完整的光谱或者噪声信号的情况下,RobERt判断混合气体的正确率仍可以达到99.7%。”UCL的项目组负责人Ingo Waldmann说。

寻找新的宜居行星只是一个开始。RobERt快速分析数据的能力,还能帮助科学家更深入地了解太阳系(包括我们自己)的最初形成过程。Waldmann说:“我们关于行星形成的认识还非常肤浅。要想获得更多的了解,我们唯一能做的就是尽可能多地观察类似太阳系的其他星系。”RobERt会帮助我们认识更多的星系,它就像一个理论物理学家一样在协助我们。随着RobERt的经验日益丰富,航天局也可以借助RobERt的力量来复核那些与RobERt经验不符的系外行星观测结果。Waldmann说:“幸运的话,我们或许可以找到一个小型的适合居住的星球。我们必须足够幸运,但我相信那一天终将到来。”

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