تسليط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء
وصل تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى مجال الفضاء ، حيث يلعب الآن دورًا مهمًا. كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تساعد علوم الفضاء؟ هذا ما ستركز عليه هذه المقالة.
بدأت فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء مع الفيلم الأمريكي “A Space Odyssey: 2001” الذي صدر عام 1968. بينما كان المفهوم خيالًا علميًا ، لم يعد الأمر كذلك ، حيث يستخدم علماء الفلك الآن الخوارزميات للتنبؤ باحتمالية وجود الحياة على الكواكب ، أو الحياة الأخرى في النظام الشمسي ، أو اكتشاف احتمال وجود الماء ،أو حاول اكتشاف قدرة الثقوب السوداء ، أو تحديد المنحنيات المدارية للأجرام السماوية وما إلى ذلك. وفقًا لمسؤولي ناسا ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في اكتشاف الكويكبات القريبة من الأرض في الفضاء وتقليل الوقت والجهد اللازمين لعلماء الفضاء للقيام بوظائفهم باستخدام نماذج التعلم الآلي. أعلن باحثون في جامعة برينستون مؤخرًا أن بإمكانها التنبؤ باحتمالية اصطدام كوكب بآخر.في دراسة جديدة نُشرت في المجلة العلمية الأمريكية الرائدة PNAS ، أطلق العلماء على نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم “سبوك” ، أي “استقرار تكوين مدار الكواكب على أنه كروي” ، والذي يتنبأ بمسارات الكواكب الخارجية وتحديد أي منها سيبقى. مستقرة والتي قد تصطدم بنجوم أخرى بدقة أكبر مما يمكن للعلماء البشريين القيام به. حاول علماء الفلك في الماضي حل مشكلة الاستقرار المداري من خلال الرياضيات ، بما في ذلك إسحاق نيوتن ، لكن لم يجد أحد طريقة للتنبؤ نظريًا بالتشكيلات المستقرة. من خلال هذه الدراسة ، تمكن الباحثون من الجمع بين نماذج مبسطة للتفاعلات الديناميكية الكوكبية مع أساليب التعلم الآلي ، مما سمح بتحديد استقرار الكواكب على المدى الطويل بشكل سريع وموثوق. قال دانييل تامايو ، أحد الباحثين المشاركين في الدراسة ، إنه مع هذا النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي ، “يمكن فهم ديناميكيات الكواكب التي تدور حول الكواكب ، بما في ذلك تلك الموجودة في نظامنا الشمسي”.هذا التطور المثير للاهتمام للذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء ليس الأول من نوعه. في مارس الماضي ، استخدم العلماء في جامعة تكساس ، بالتعاون مع Google ، هذه التقنية للعثور على كوكبين صخريين مختبئين في أرشيفات البيانات لتلسكوب كبلر الفضائي التابع لناسا. “. ويتم ذلك باستخدام خوارزمية تجتاز بيانات كبلر لاستخراج الإشارات التي فاتتها طرق اكتشاف الكواكب التقليدية. في تشرين الثاني (نوفمبر) الماضي ، توصل نموذج الشبكة العصبية القائم على التعلم الآلي والمستوحى من بنية الدماغ إلى الاستنتاج الذي لا لبس فيه وهو أن يجب أن تكون الشمس في مركز النظام الشمسي.إن الإنجاز هو أحد الاختبارات الأولى للتكنولوجيا التي يأمل الباحثون أن يتمكنوا من اكتشاف قوانين جديدة للفيزياء من خلال اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ، وربما إعادة صياغة ميكانيكا الكم.من جانبها ، كشفت وكالة ناسا مؤخرًا عن نظام ذكاء اصطناعي يمكن أن يساعد في البحث عن الحياة على كواكب أخرى في نظامنا الشمسي ، وخاصة على المريخ. ستساعد خوارزميات التعلم الآلي المستكشفين على تحليل عينات التربة على المريخ وإرجاع البيانات الأكثر صلة ، مما سيحسن كفاءة نقل البيانات ، وهي عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً ، خاصة وأن ناسا تجمع ما يقرب من 2 غيغابايت من البيانات كل 15 دقيقة. ثوان لجلب البيانات من مركبتها الفضائية. تسعى الوكالة أيضًا إلى استخدام التكنولوجيا في مهمات مستقبلية إلى كوكب المشتري وزحل. حتى الآن ، تم تدريب النظام على تحليل مئات عينات الصخور ، بالإضافة إلى آلاف الأطوال الموجية للإشعاع الكهرومغناطيسي ، بدقة تزيد عن 90٪.وخلاصة القول إن استكشاف الفضاء يؤدي إلى ظهور بيانات ضخمة لا يمكن تحليلها بالذكاء البشري وحده ، الأمر الذي يتطلب بشكل عاجل تطبيق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. من خلال تحليل معنى البيانات واستخلاص النتائج ، يمكن لهذه التكنولوجيا أن تطور مسار علوم الفضاء وتغيره. وقد تساعد أيضًا في تحديد الأنماط التي لا يعرفها البشر. وهذا يفتح الباب أمام مجموعة أوسع من الإنجازات العلمية في المستقبل .. هذه التكنولوجيا.