Los desarrollos en inteligencia artificial pueden ayudarnos a predecir la probabilidad de vida en otros planetas, según un nuevo trabajo realizado por un equipo con sede en la Universidad de Plymouth. El estudio utiliza redes neuronales artificiales ANN para clasificar los planetas en cinco tipos, estimando una probabilidadde vida en cada caso, que podría utilizarse en futuras misiones de exploración interestelar. El trabajo se presenta en la Semana Europea de Astronomía y Ciencias del Espacio EWASS en Liverpool el 4 de abril por el Sr. Christopher Bishop.
Las redes neuronales artificiales son sistemas que intentan replicar la forma en que el cerebro humano aprende. Son una de las principales herramientas utilizadas en el aprendizaje automático y son particularmente buenas para identificar patrones que son demasiado complejos para que un cerebro biológico los procese.
El equipo, con sede en el Centro de Robótica y Sistemas Neuronales de la Universidad de Plymouth, ha entrenado su red para clasificar los planetas en cinco tipos diferentes, en función de si se parecen más a la Tierra actual, la Tierra primitiva, Marte, Venuso Titán, la luna de Saturno. Los cinco objetos son cuerpos rocosos que se sabe que tienen atmósferas, y se encuentran entre los objetos más potencialmente habitables de nuestro Sistema Solar.
el Sr. Bishop comenta: "Actualmente estamos interesados en estas ANN para priorizar la exploración de una nave espacial hipotética, inteligente e interestelar que explora un sistema de exoplanetas a distancia".
Agrega, "También estamos analizando el uso de antenas planas de Fresnel de gran área, desplegables para llevar datos a la Tierra desde una sonda interestelar a grandes distancias. Esto sería necesario si la tecnología se utiliza en naves espaciales robóticas enel futuro."
Las observaciones atmosféricas, conocidas como espectros, de los cinco cuerpos del Sistema Solar se presentan como entradas a la red, y luego se les pide que las clasifiquen en términos del tipo planetario. Como actualmente se sabe que la vida solo existe en la Tierra,la clasificación utiliza una métrica de 'probabilidad de vida' que se basa en las propiedades atmosféricas y orbitales relativamente bien entendidas de los cinco tipos de objetivos.
Bishop ha entrenado la red con más de cien perfiles espectrales diferentes, cada uno con varios cientos de parámetros que contribuyen a la habitabilidad. Hasta ahora, la red funciona bien cuando se le presenta un perfil espectral de prueba que no ha visto antes.
"Dados los resultados hasta ahora, este método puede resultar extremadamente útil para clasificar diferentes tipos de exoplanetas utilizando resultados de observatorios terrestres y cercanos a la Tierra", dice el Dr. Angelo Cangelosi, el supervisor del proyecto.
La técnica también puede ser ideal para seleccionar objetivos para futuras observaciones, dado el aumento de los detalles espectrales que se esperan de las próximas misiones espaciales, como la Misión Espacial Ariel de la ESA y el Telescopio Espacial James Webb de la NASA.
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Materiales proporcionados por Real Sociedad Astronómica . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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