Разработки в области искусственного интеллекта могут помочь предсказать вероятность существования жизни на других планетах. В новом исследовании ученые использовали искусственные нейронные сети (ИНС) для оценки вероятности обитаемости планет и классификации их на пять типов.

Работа была представлена в среду на Европейской неделе астрономии и науки о космосе (EWASS) в Ливерпуле. Полученные результаты могут быть использованы в будущих межзвездных миссиях.

Искусственные нейронные сети — это системы, которые пытаются воспроизвести то, как учится человеческий мозг. Они являются одним из основных инструментов, используемых в машинном обучении, и особенно хороши в идентификации паттернов, которые слишком сложны для биологического мозга.

Команда, базирующаяся в Центре робототехники и нейронных систем в Университете Плимута, обучила свою сеть классифицировать планеты на пять различных типов, основываясь на том, насколько они похожи на современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венеру или сатурианский спутник Титан. Все пять объектов — это каменистые тела, которые имеют атмосферы и являются одними из наиболее пригодных для жизни в нашей Солнечной системе.

«В настоящее время мы заинтересованы в этих ИНС для определения приоритетности исследований для гипотетического интеллектуального межзвездного космического аппарата, сканирующего систему удаленных экзопланет. Мы также рассматриваем использование развертываемых плоских антенн Френеля для получения данных от межзвездного зонда на больших расстояниях», — сказал автор исследования Кристофер Бишоп.

Атмосферные спектральные наблюдения пяти тел Солнечной системы представлены в качестве входных данных для сети, которая затем классифицирует их в зависимости от планетарного типа. Поскольку в настоящее время известно, что жизнь существует только на Земле, классификация использует метрику «вероятности жизни», которая основана на относительно понятных атмосферных и орбитальных свойствах пяти целевых типов.

Бишоп обучил сеть более чем сотне различных спектральных профилей, каждый из которых имеет несколько сотен параметров, которые способствуют обитаемости. До сих пор сеть показывала хорошие результаты, когда был представлен тестовый спектральный профиль, который она не видела ранее.

«Учитывая результаты, этот метод может оказаться чрезвычайно полезным для категоризации различных типов экзопланет с использованием данных наземных и околоземных обсерваторий», — говорит руководитель проекта доктор Анджело Кангелоси.

Эта методика также может идеально подойти для выбора целей будущих наблюдений, учитывая увеличение спектральных деталей с запуском предстоящих космических миссий, таких как космическая миссия «Ариэль» ЕКА и космический телескоп Джеймса Уэбба НАСА