كشفت وكالة "ناسا" مؤخّرًا عن نظام ذكاءٍ اصطناعي يساعد على إيجاد الحياة على الكواكب الأخرى في النظام الشمسي، خاصة على كوكب المريخ. وستساعد خوارزميات التعلّم الآلي، أجهزة الاستكشاف على تحليل عيّنات التربة على المريخ، وإعادة البيانات الأكثر صلة، وهذا من شأنه التحسين من كفاءة نقل البيانات.
حيث أنّ نقل البيانات وكثرتها تعدّ عملية مكلفة ومستهلكة للوقت خصوصًا أنّ "ناسا" تجمع ما يقارب 2 جيغابايتس كل 15 ثانية من البيانات المتأتّية من مركباتها الفضائية. كما تسعى الوكالة لاستخدام هذه التقنية في المهام المستقبلية إلى كوكبي المشتري وزحل. وحتّى الآن، جرى تدريب النظام على تحليل مئات عينات الصخور فضلًا عن الآلاف من الأطوال الموجية للإشعاع الكهرومغناطيسي، ووصلت الدقة إلى نسبة تجاوزت الـ 90%.
في المحصّلة، إنّ استكشاف الفضاء يؤدي إلى نشوء كمياتٍ هائلة من البيانات التي لا يمكن تحليلها من خلال الذكاء البشري فقط، وهنا باتت الحاجة مُلحة للاستعانة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. ومن خلال تحليل معنى البيانات واستخلاص النتائج، يمكن لهذه التقنية أن تكون عامل تمكين وتغيير في مسار علوم الفضاء، كما قد تساعد في تحديد الأنماط التي لم يكن البشر على درايةٍ بها، وهذا ما يفتح الباب على إنجازات علمية أوسع مع هذه التقنية في المستقبل.
هذا التطوّر المثير للاهتمام في الذكاء الاصطناعي لعلوم الفضاء ليس الأوّل من نوعه، ففي مارس من العام الماضي استعان العلماء في جامعة تكساس الأميركية بالاشتراك مع "غوغل" بهذه التقنية للعثور على كوكبين صخريين كانا مخفيين في أرشيف بيانات تلسكوب "كيبلر" الفضائي التابع لـ "ناسا".
وقد تمّ ذلك من خلال استخدام خوارزمية تنتقل عبر البيانات التي أخذها "كيبلر" لاستخراج الإشارات التي فاتتها طرق اكتشاف الكواكب التقليدية. وفي نوفمبر الماضي، اكتشف نموذج للشبكة العصبية يستند على التعلّم الآلي ومستوحى من بنية الدماغ إلى نتيجةٍ جليّة مفادها أنّ الشمس لا بد من أن تكون في مركز النظام الشمسي. ويُعَد هذا الإنجاز واحدًا من الاختبارات الأولى لتقنيةٍ يأمل الباحثون أن يتمكّنوا من استخدامها في اكتشاف قوانين جديدة للفيزياء، وربما إعادة صياغة ميكانيكا الكَمّ، عن طريق اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة.
تعليق