Вже через пару років космічні телескопи відправлятимуть на землю таку кількість інформації про космос, що вчені не встигатимуть обробляти її вручну. Тому вони створили RobERt - штучний інтелект, здатний швидко аналізувати величезні обсяги даних і визначати, чи можливе життя на тій чи іншій екзопланеті.
Вперше астрономи виявили планети за межами Сонячної системи на початку 1990-х років. Відтоді ними було відкрито близько 3400 планет. Тепер вони хочуть визначити, чи існує на них позаземне життя. Іноді дослідники витрачають кілька днів або навіть тижнів на те, щоб провести аналіз однієї-єдиної планети. Нові прилади та інструменти спостереження, такі як космічний телескоп Джеймса Вебба, який буде запущений в експлуатацію в 2018 році, вже в найближчому майбутньому буде доставляти вченим стільки інформації, що вони не зможуть обробити її вручну. Саме тому дослідники з Університетського коледжу Лондона створили RobERt, штучний інтелект, призначений для сканування даних про космос на предмет інформації про інопланетні форми життя, і робить він це набагато швидше будь-якої людини.
Ось як це відбувається: планети зазвичай відображають незначну частину світла прилеглих зірок. Оскільки він проходить через атмосферу, складові її гази або поглинають його, або все ж пропускають світло, але лише хвилі певної довжини. Знаючи про це, вчені на Землі можуть використовувати спектральний аналіз щоб зрозуміти, з чого складається атмосфера тієї чи іншої планети і зробити висновок про те, чи може вона підтримувати інопланетне життя або навіть життєдіяльність астронавтів майбутнього.
RobERt (повна назва якого звучить як Robotic Exoplanet Recognition) здійснює спектральний аналіз за лічені секунди. Система, що лежить в його основі, походить з глибокої мережі довіри (DBN), одного з типів глибинних нейронних мереж, яка працює аналогічно людському мозку. Вона фільтрує дані через кілька шарів кремнієвих «нейронів», кожен з яких уточнює результати висновків попереднього, поки нарешті система не визначає те, які гази присутні на даній планеті. І, як і людський мозок, DBN розвивається за допомогою проб і помилок. Щоб навчити його, вчені завантажили в базу даних понад 85000 імітацій екзопланет. У результаті ШІ правильно визначив суміш газів за 99,7% відведеного йому часу, і це в умовах, коли для додаткової складності тесту йому були надані неповні або навіть спотворені дані, говорить Інго Вальдман, провідний дослідник в команді розробників UCL.
Пошук населених планет - це тільки початок. За допомогою RobERt, вчені сподіваються зрозуміти те, як формувалися сонячні системи, в тому числі і наша. «Ми знаємо лише найбільш базові речі про те, як утворюються планети, і для більш глибокого розуміння питання нам потрібно провести спостереження за іншими системами», пояснює Вальдман. За його словами, ШІ не буде працювати поодинці, і результати його даних будуть розсилатися по інших космічних агентствах і дослідницьких центрах для більш докладного вивчення. Вчені сподіваються в кінцевому підсумку відшукати хоча б одну населену планету