Искусственный интеллект в космосе
Первое в истории изображение черной дыры было опубликовано всего год назад. Эта черная дыра находится в центре Мессье 87 (M87), которая является эллиптической галактикой, расположенной в 55 миллионах световых лет от Земли !! Как получилось, что мы смогли достичь такого подвига? Для захвата изображения использовался мощный телескоп под названием «Горизонт событий». Но есть загвоздка! Телескопы, предназначенные для исследования космоса, состоят из сети суперкомпьютеров, которые помогают декодировать изображение. Следовательно, для получения подходящего результата (в данном случае изображения) требуется использование очень сложных алгоритмов.
Алгоритм, необходимый для обработки изображения черной дыры, был разработан доктором Кэти Боуман совместно с Лабораторией компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Доктор Боуман и другие разработали серию алгоритмов под названием CHIRP, которые преобразовывали телескопические данные в исторические фотографии, опубликованные мировыми СМИ. Это всего лишь один пример того, как ИИ в форме интеллектуальных алгоритмов взаимодействует для обработки огромных объемов данных, которые существуют в миллионах километров от нас.
Технологии сформировали весь мир программного обеспечения. Искусственный интеллект не только помогает создавать интеллектуальные машины, но и обнаруживает разум за пределами нашей Земли. Об этом свидетельствует тот факт, что жизнь существует в виде микроорганизмов на других планетах, обнаруженных космическими вездеходами, развернутыми НАСА.
Могут ли те же компьютерные алгоритмы, которые помогают беспилотным автомобилям безопасно управлять автомобилем, помочь идентифицировать близлежащие астероиды и найти жизнь в нашей огромной Вселенной? Машинное обучение - это сердце ИИ. В нем описаны наиболее часто используемые алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных, чтобы делать прогнозы и классифицировать объекты быстрее и точнее, чем это может сделать человек. ML также широко используется, чтобы помочь технологическим компаниям обнаруживать лица на фотографиях или предсказывать, какие фильмы понравятся людям. Но некоторые ученые видят применение далеко за пределами Земли. Машинное обучение также используется в относительном управлении движением космических аппаратов и спутников. Каждое управляющее действие, выбранное для космических кораблей или спутников, требует рассмотрения и обработки огромного количества информации за чрезвычайно короткое время. Космические миссии становятся все более частыми и сложными, а космические корабли путешествуют дальше от Земли, будет расти спрос на сверхбыстрые и самокорректирующиеся возможности навигации на основе машинного обучения.
Нейронные сети широко используются для определения морфологии астероидов и их происхождения. Успех нейронных сетей в этих ситуациях имеет гораздо более широкие и удивительные последствия. Машинное обучение в применении к области астрономии достигло определенного уровня точности и сложности, чтобы космические агентства могли более удобно использовать эти алгоритмы для обработки огромного количества текущих и астрономических данных. Эти алгоритмы теперь разработаны так, что теперь они имеют возможность обнаруживать некоторые из самых слабых сигналов морфологии, сигналы, которые были бы полностью пропущены вмешательством человека. Космические агентства теперь осознали, что можно сэкономить время и деньги, используя такие сложные алгоритмы нейронных сетей и сигналы, которые никогда не могли быть обнаружены раньше, а теперь обнаруживаются с помощью нейронных сетей.
В будущем космических технологий ждут одни из самых захватывающих приключений, включая колонизацию Марса, идентификацию других планет, похожих на Землю, и улучшение нашего видения наблюдаемой Вселенной. Независимо от цели миссии, сложности миссии, все космические миссии всегда будут включать использование машинного обучения и интеллектуальных алгоритмов.