Искусственный интеллект в космосе
Первое в истории изображение черной дыры было опубликовано всего год назад. Эта черная дыра находится в центре галактики Мессье 87 (M87), которая представляет собой эллиптическую галактику, расположенную на расстоянии 55 миллионов световых лет от Земли!! Как же нам удалось совершить такой подвиг? Для получения изображения был использован мощный телескоп Event Horizon. Но есть одна загвоздка! Телескопы, предназначенные для исследования космоса, состоят из сети суперкомпьютеров, которые помогают расшифровать изображение. Следовательно, для получения подходящего результата (в данном случае изображения) требуются очень сложные алгоритмы.
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 ученые разработали серию алгоритмов под названием CHIRP, которые преобразовали данные телескопа в историческую фотографию, опубликованную мировыми СМИ. Это лишь один пример того, как искусственный интеллект в форме интеллектуальных алгоритмов помогает обрабатывать огромные массивы данных, находящихся за миллионы километров от нас.
Технологии изменили мир программного обеспечения. Искусственный интеллект не только помогает создавать умные машины, но и позволяет обнаружить разум за пределами нашей планеты. Это подтверждается тем фактом, что на других планетах, открытых космическими аппаратами НАСА, существует жизнь в виде микроорганизмов.
Могут ли те же компьютерные алгоритмы, которые помогают беспилотным автомобилям безопасно передвигаться, помочь обнаружить ближайшие к Земле астероиды и найти жизнь в нашей огромной Вселенной? Машинное обучение — это основа искусственного интеллекта. Оно описывает наиболее часто используемые алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных, чтобы делать прогнозы и классифицировать объекты быстрее и точнее, чем это может сделать человек. Машинное обучение также широко используется в технологических компаниях для распознавания лиц на фотографиях или прогнозирования того, какие фильмы понравятся зрителям. Но некоторые ученые видят возможности его применения далеко за пределами Земли. Машинное обучение также используется для управления движением космических аппаратов и спутников. Каждое действие по управлению космическими аппаратами или спутниками требует анализа и обработки огромного количества информации за чрезвычайно короткий промежуток времени. Космические миссии становятся все более частыми и сложными, а космические аппараты удаляются от Земли все дальше, поэтому растет спрос на сверхбыстрые и самокорректирующиеся навигационные системы на основе машинного обучения.
Нейронные сети широко используются для определения морфологии астероидов и их происхождения. Успех применения нейронных сетей в этих областях имеет гораздо более широкие и впечатляющие последствия. Машинное обучение в астрономии достигло такого уровня точности и сложности, что космические агентства могут с уверенностью использовать эти алгоритмы для обработки огромных массивов современных астрономических данных. Эти алгоритмы способны обнаруживать даже самые слабые морфологические сигналы, которые человек мог бы и не заметить. Космические агентства осознали, сколько времени и денег можно сэкономить, используя такие сложные алгоритмы на основе нейронных сетей, а также сигналы, которые раньше невозможно было обнаружить, а теперь можно с помощью нейронных сетей.
Будущее космических технологий связано с самыми захватывающими приключениями: колонизацией Марса, поиском других планет, похожих на Землю, и расширением границ наблюдаемой Вселенной. Независимо от цели и сложности миссии, все космические полеты будут связаны с использованием машинного обучения и интеллектуальных алгоритмов.
