La NASA se tourne vers l'intelligence artificielle pour faciliter la recherche de planètes extraterrestres et d'astéroïdes potentiellement dangereux.
(Image: © NASA)
L'intelligence artificielle pourrait aider à la recherche de vie sur des planètes extraterrestres et à la détection d'astéroïdes à proximité, selon des responsables de la NASA.
La NASA espère utiliser l'intelligence artificielle, ou l'IA, des technologies telles que l'apprentissage automatique pour interpréter les données qui seront collectées par les futurs télescopes comme le James Webb Space Telescope ou la mission Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), selon un communiqué de l'agence spatiale .
"Ces technologies sont très importantes, en particulier pour les ensembles de données volumineuses et en particulier dans le domaine des exoplanètes", a déclaré Giada Arney, astrobiologiste au Goddard Space Flight Center de la NASA à Greenbelt, Maryland, dans le communiqué. "Parce que les données que nous obtiendrons à partir des observations futures seront clairsemées et bruyantes. Ce sera très difficile à comprendre. L'utilisation de ce type d'outils a donc beaucoup de potentiel pour nous aider."
La NASA s'est associée à des sociétés telles qu'Intel, IBM et Google pour développer des techniques avancées d'apprentissage automatique. Chaque été, la NASA rassemble également des innovateurs technologiques et spatiaux pour un programme de huit semaines appelé Frontier Development Lab (FDL).
"FDL se sent comme de très bons musiciens avec différents instruments se réunissant pour une jam session dans le garage, trouvant quelque chose de vraiment cool et disant:" Hé, nous avons un groupe ici "", Shawn Domagal-Goldman, astrobiologiste Goddard de la NASA , a déclaré dans le communiqué de la NASA.
En 2018, Domagal-Goldman et Arney ont encadré une équipe FDL qui a développé une technique d'apprentissage automatique qui utilise des "réseaux de neurones" de type cérébral pour analyser les images et identifier la chimie des exoplanètes en fonction des longueurs d'onde de la lumière émise ou absorbée par les molécules dans leur atmosphère . Cette technique traite des informations similaires à la façon dont les neurones, ou cellules nerveuses du cerveau, se connectent avec d'autres neurones pour traiter et transmettre des informations, selon le communiqué.
En utilisant cette technique de réseaux de neurones, les chercheurs ont pu identifier l'abondance de diverses molécules dans l'atmosphère d'une exoplanète appelée WASP-12b plus précisément que les méthodes conventionnelles.
De plus, la technique du réseau neuronal est capable d'identifier quand il n'y a pas suffisamment de données, "ce qui est vraiment important si nous voulons faire confiance à ces prédictions", a déclaré Domagal-Goldman dans le communiqué.
Alors que la technique des réseaux de neurones de l'équipe est encore en développement, elle pourrait un jour être utilisée pour étudier les données collectées par les futurs télescopes et, à son tour, aider à affiner les candidats à l'exoplanète qui méritent une étude plus approfondie, ont déclaré les chercheurs.
D'autres technologies FDL ont également été mises à profit. Par exemple, une équipe de 2017 a développé un programme d'apprentissage automatique qui pourrait créer des modèles 3D d'astéroïdes - y compris leur taille, leur forme et leur vitesse de rotation - en aussi peu que quatre jours. Ce type de programme est particulièrement important pour détecter et dévier les astéroïdes potentiellement menaçants de la Terre, selon le communiqué.
La NASA collecte environ 2 gigaoctets de données toutes les 15 secondes auprès de sa flotte d'engins spatiaux. Cependant, "nous analysons seulement une fraction de ces données, car nous avons des personnes, du temps et des ressources limités", a déclaré Madhulika Guhathakurta, une héliophysicienne de la NASA, dans le communiqué. "C'est pourquoi nous devons davantage utiliser ces outils."
De plus, les chercheurs suggèrent de construire A.I. technologies dans le futur vaisseau spatial. Cela permettrait au vaisseau spatial de prendre des décisions scientifiques en temps réel et, à son tour, gagnerait du temps qui serait autrement nécessaire pour que le vaisseau spatial communique avec les scientifiques sur Terre.
"Les méthodes de l'intelligence artificielle nous aideront à libérer de la puissance de traitement de notre propre cerveau en effectuant une grande partie du travail préparatoire initial sur les tâches difficiles", a déclaré Arney dans le communiqué. "Mais ces méthodes ne remplaceront pas les humains de si tôt, car nous devrons encore vérifier les résultats."
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