Inteligência artificial ajuda a prever a probabilidade de vida em outros planetas
Traduzido de ScienceDaily
O desenvolvimento da inteligência artificial pode ajudar a prever a probabilidade de vida em outros planetas, de acordo com um novo trabalho de um grupo da Plymouth University. O estudo usa redes neurais artificias para classificar planetas em cinco tipos, estimando a probabilidade de vida em cada caso, o que pode ser usado em futuras missões de exploração interestelar. O trabalho foi apresentado na Semana Europeia de Astronomia e Ciência do Espaço, em Liverpool, em 04 de abril de 2018 por Christopher Bishop.
Redes neurais artificiais são sistemas que tentam replicar a forma que o cérebro humano aprende. Elas são uma das muitas ferramentas utilizadas no aprendizado de máquina e são particularmente boas em identificar padrões que são muito complexos para o cérebro biológico processar.
Bishop comenta: “Atualmente estamos interessados nessas redes para priorizar a exploração por uma nave-scanner interplanetária hipotética, inteligente e interestelar que escaneia um sistema exoplanetário à distância”.
Ele adiciona “Nós também buscamos o uso de antenas de Fresnel planares de larga área para enviar os dados de volta à Terra de uma sonda interestelar a largas distâncias. Isso pode ser necessário se a tecnologia for usada em espaçonaves robóticas no futuro”.
Observações atmosféricas – conhecidas como espectro – de cinco sistemas solares são apresentadas como entrada para a rede, que então deve classificá-las em termos de tipo planetário. Como hoje só se conhece a vida na Terra, a classificação usa uma métrica de “probabilidade de vida” baseada em propriedades atmosféricas e orbitárias bem conhecidas nos cinco tipos alvo.
Bishop treinou a rede com mais de cem diferentes perfis de espectro, cada um com centenas de parâmetros que contribuem para a habitabilidade. Até então, as redes funcionam bem quando são apresentadas a um teste de perfil espectral que não viram antes.
“Dados os resultados até então, esse método pode se provar extremamente útil para categorizar diferentes tipos de exoplanetas usando resultados de observatórios na Terra e próximos à ela”, diz o doutor Angelo Cangelosi, supervisor do projeto.
A técnica pode ser adequada para selecionar alvos de futuras observações, dado o aumento de detalhe espectral esperado pelas próximas missões espaciais como a Ariel Space Mission, da ESA(Europe Space Agency) e o James Webb Space Telescope, da NASA.
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Referências:
Imagem em destaque: NASA / JPL / University of Arizona / University of Idaho
Royal Astronomical Society. “Artificial intelligence helps predict likelihood of life on other worlds.” ScienceDaily. ScienceDaily, 4 April 2018. <www.sciencedaily.com/releases/2018/04/180404093914.htm>
