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太空科學(xué)領(lǐng)域使用人工智能或人工智能的幻想

倩倩 ? 來(lái)源:文財(cái)網(wǎng) ? 2020-07-22 09:59 ? 次閱讀

電影《 2001年:太空漫游》開(kāi)創(chuàng)了在太空科學(xué)領(lǐng)域使用人工智能或人工智能的幻想。雖然這是一個(gè)科幻概念,但它不再是虛構(gòu)的。世界各地的科學(xué)家都在使用AI算法來(lái)預(yù)測(cè)太陽(yáng)系中其他行星的壽命,檢測(cè)水的存在,找出黑洞的可能性或確定天體的軌道曲線。根據(jù)NASA官員的說(shuō)法,人工智能還可以幫助尋找外星行星上的生命以及探測(cè)太空中附近的小行星。現(xiàn)在,通過(guò)使用AI的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以在更短的時(shí)間內(nèi)完成早期天文學(xué)家花了數(shù)年的時(shí)間。現(xiàn)在研究人員來(lái)自普林斯頓大學(xué)的科學(xué)家聲稱已經(jīng)找到一種預(yù)測(cè)行星是否會(huì)在其行進(jìn)中與另一行星發(fā)生碰撞的方法。

在一項(xiàng)新的研究中,該研究將在《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》上發(fā)表,科學(xué)家已經(jīng)描述了他們的AI模型,簡(jiǎn)稱為行星軌道構(gòu)形穩(wěn)定器(Klassifier或SPOCK)。該模型可以預(yù)測(cè)系外行星的路徑,并確定哪些將保持穩(wěn)定,哪些會(huì)墜落到其他世界或恒星中,這比人類以往所能精確得多,規(guī)模更大。AI模型的名稱是基于《星際迷航》系列中星際飛船Enterprise所鐘愛(ài)的半沃爾坎和半人類副駕駛Spock先生的。該研究的主要作者丹尼爾·塔瑪約(Daniel Tamayo)是普林斯頓大學(xué)天體物理科學(xué)領(lǐng)域的美國(guó)國(guó)家航空航天局哈勃研究計(jì)劃研究員Sagan研究員,他在一份聲明中解釋說(shuō):“我們之所以稱其為SPOCK模型,部分原因是該模型決定了系統(tǒng)是否會(huì)“長(zhǎng)壽和繁榮”。 ”

包括牛頓在內(nèi)的早期天文學(xué)家都在努力解決軌道穩(wěn)定性問(wèn)題。盡管這引發(fā)了數(shù)學(xué)革命,包括微積分和混沌理論,但沒(méi)人能從理論上預(yù)測(cè)穩(wěn)定構(gòu)型。Tamayo和他的同事意識(shí)到,他們可以通過(guò)將行星動(dòng)力相互作用的簡(jiǎn)化模型與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合來(lái)加快這一過(guò)程。這樣就可以消除大范圍的不穩(wěn)定軌道配置,并消除頻率不穩(wěn)定現(xiàn)象,使之迅速陷入交叉軌道。使用SPOCK,可以確定行星結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)期穩(wěn)定性大約快100,000倍。

Tamayo表示:“雖然SPOCK不能幫助我們理解行星的穩(wěn)定性,但它可以可靠地識(shí)別緊湊型系統(tǒng)中的快速不穩(wěn)定性,從而可以幫助他們實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。當(dāng)嘗試進(jìn)行穩(wěn)定性受限的表征時(shí),這是最重要的。借助新的AI模型,我們可以了解繞行行星的動(dòng)力學(xué),包括我們太陽(yáng)系中的行星。”他補(bǔ)充說(shuō):“我們不能斷然地說(shuō)'這個(gè)系統(tǒng)可以,但是很快就會(huì)崩潰。'“相反,目標(biāo)是,對(duì)于給定的系統(tǒng),排除所有可能已經(jīng)碰撞并且目前尚不存在的不穩(wěn)定可能性。”這項(xiàng)研究的合著者包括研究生Miles Cranmer和David Spergel,普林斯頓大學(xué)的查爾斯·A·揚(yáng)格教授,1897年榮譽(yù)基金會(huì)天文學(xué)青年班。

普林斯頓大學(xué)天體科學(xué)系主任邁克爾·斯特勞斯教授解釋說(shuō),通過(guò)SPOCK,“我們希望能夠詳細(xì)了解大自然所允許的全部太陽(yáng)系結(jié)構(gòu)。”NASA系外行星檔案館的天體物理學(xué)家杰西·克里斯蒂安森說(shuō),SPOCK有助于理解開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡最近發(fā)現(xiàn)的一些微弱,遙遠(yuǎn)的行星系統(tǒng)。她說(shuō):“很難用我們現(xiàn)有的儀器來(lái)限制它們的性能。”“他們是巖石行星,冰巨人還是天然氣巨人?還是新東西?這種新工具將使我們能夠排除可能動(dòng)態(tài)不穩(wěn)定的潛在行星組成和構(gòu)造,并且它使我們能夠比以前更精確,更大規(guī)模地進(jìn)行工作。”

繼去年關(guān)于AI如何在各種項(xiàng)目中幫助太空科學(xué)家的令人振奮的消息傳出之后,行星科學(xué)AI的這一有趣發(fā)展。2019年3月,得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的天文學(xué)家與Google合作,利用AI在開(kāi)普勒太空望遠(yuǎn)鏡檔案庫(kù)中發(fā)現(xiàn)了另外兩個(gè)隱藏行星(開(kāi)普勒的擴(kuò)展任務(wù)稱為K2)。在那里,他們使用了一種AI算法,該算法可以篩查開(kāi)普勒(Kepler)采集的數(shù)據(jù),從而找出傳統(tǒng)行星搜索方法遺漏的信號(hào)。這幫助發(fā)現(xiàn)了在水瓶座星座中的行星K2-293b繞著1,300光年遠(yuǎn)的恒星旋轉(zhuǎn),并且也在位于水瓶座中的行星K2-294b繞著了1,230光年遠(yuǎn)的恒星旋轉(zhuǎn)。11月,人工智能“發(fā)現(xiàn)”地球圍繞太陽(yáng)旋轉(zhuǎn)。這是有可能的,因?yàn)樘K黎世瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院(ETH)的物理學(xué)家Renato Renner及其合作者設(shè)計(jì)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以幫助物理學(xué)家解決量子力學(xué)中的明顯矛盾。

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