Inteligencia artificial para encontrar extraterrestres

Para encontrar mundos habitables en un mar de datos espaciales, necesitamos computadoras que puedan pensar rápido La atmósfera es la clave de la vida Los científicos han desarrollado una inteligencia artificial para ayudarles a analizar las atmósferas de los exoplanetas para determinar cuáles pueden ser adecuadas para la vida extraterrestre. ________________________________________________________________________________________ Los astrónomos primero descubrieron los planetas más allá de nuestro propio sistema solar en los años 90's. Desde entonces, los científicos han etiquetado 3.400 de estos exoplanetas. Ahora quieren determinar cuál podría ser el hogar de la vida extraterrestre. Pero los investigadores a veces pasan días o incluso semanas analizando un solo exoplaneta. Nuevos instrumentos como el Telescopio Espacial James Webb, que se lanza en 2018, pronto estarán enviando tanta información que los científicos no podrán procesar manualmente. Esta acumulación de datos retardará, y tal vez prevendrá, nuevos descubrimientos. Es por eso que los investigadores de la University College de Londres crearon RobERt, una inteligencia artificial que puede escanear datos de espacio profundo para detectar signos de planetas habitables mucho más rápido de lo que los humanos podían. He aquí cómo: Los planetas reflejan una pequeña fracción de la luz de las estrellas cercanas. Cuando la luz pasa a través de la atmósfera, sus diversos gases absorben o dejan pasar la luz a ciertas longitudes de onda. Los científicos de la Tierra pueden usar ese espectro para determinar de qué está hecha la atmósfera de un planeta y, a su vez, si puede soportar la vida, ya sea extraterrestres o posiblemente exploradores humanos del futuro. Investigadores de la University College de Londres crearon RobERt, una inteligencia artificial que puede escanear los datos del espacio profundo para detectar signos de planetas habitables mucho más rápido de lo que los humanos podían. RobERt--abreviatura para Robotic Exoplanet Recognition--puede analizar el espectro de un exoplaneta en segundos. Su inteligencia subyacente proviene de una red neuronal de profunda o deep-belief neural network (DBN) por su siglas en ingles, que funciona de manera similar a como creemos que un cerebro humano hace: Filtra datos a través de múltiples capas de "neuronas" de silicio, cada uno refinando los resultados hasta que el sistema llega a Lo que piensa es la respuesta correcta -en el caso de RobERt, qué gases están presentes en un espectro dado. Al igual que los cerebros humanos, los DBN aprenden por ensayo y error. Así, para entrenar a RobERt, los investigadores de la UCL mostraron más de 85.000 espectros simulados. Al final, RobERt consiguió la mezcla de gases en un 99,7 por ciento del tiempo, incluso cuando los investigadores lo desafiaron intencionalmente con conjuntos de datos incompletos o ruidosos, dice Ingo Waldmann, el investigador principal del equipo de UCL. El análisis rápido de datos de RobERt también acercaría a los científicos a la comprensión de cómo los sistemas solares -incluidos el nuestros- se formaron en primer lugar. Encontrar nuevos planetas habitables es sólo el comienzo. El análisis rápido de datos de RobERt también podría acercar a los científicos a la comprensión de cómo los sistemas solares -incluidos el nuestros- se formaron en primer lugar. "Estamos en el principio de la comprensión de la formación del planeta", dice Waldmann. RobERt agregará a nuestra lista de sistemas conocidos, sirviendo como una especie de astrónomo teórico en una caja -una herramienta que el equipo de UCL puede exportar a Las agencias espaciales para revisar sus observaciones exoplaneta contra la experiencia acumulada de RobERt. "Entonces, tal vez, si tenemos suerte, encontraremos un planeta pequeño y habitable", dice Waldmann. "Tendremos que tener suerte, pero vendrá."