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Inteligencia artificial para encontrar a los extraterrestres

Como la ciencia utilizará la inteligencia artificial para encontrar los extraterrestres. Para encontrar mundos habitables en un mar de datos espaciales, necesitamos equipos que puedan pensar rápido.

Los astrónomos descubrieron los primeros planetas fuera de nuestro sistema solar en el inicio de la década de los noventa. Desde entonces, los científicos ya han conservado hasta muy recientemente 3.400 de estos exoplanetas. Ahora quieren determinar cuáles de ellos pueden ser hogares para la vida extraterrestre. Pero algunas veces los investigadores pasan días, o incluso semanas, considerando un único punto.

Nuevos instrumentos, como el Telescopio Espacial James Webb, que será lanzado en 2018, pronto nos estarán enviando tanta información que los científicos no serán capaces de procesarlas de forma manual. Esta acumulación de datos se reducirá la velocidad, o incluso impedirá nuevos descubrimientos. Es por eso que los investigadores de la Universidad College de Londres, crearon el RobERt, una inteligencia artificial que puede hacer el análisis de los datos del espacio profundo, buscando señales de planetas habitables, mucho más rápido que lo que los humanos podrían.

Inteligencia artificial buscando extraterrestres


Inteligencia artificial buscando extraterrestres

Cómo buscar extraterrestres con sistemas de inteligencia artificial

Los planetas reflejan una pequeña fracción de la luz de las estrellas cercanas de ellos. A medida que la luz pasa a través de la atmósfera, sus varios gases, o son absorbidos, o dejan la luz y pasar por debajo de ciertas longitudes de onda. Los científicos en la Tierra pueden utilizar estos espectros para determinar de qué está hecha la atmósfera de un planeta y, a su vez, si se puede albergar la vida extraterrestre, o, posiblemente, exploradores humanos en el futuro.

RobERt – abreviatura para Robotic Exoplanet Recognition – puede analizar el espectro de un planeta en cuestión de segundos. Su inteligencia tiene como base una red neuronal de ‘creenci -en profundidad’ (DBN en inglés), que trabaja de forma similar a como pensamos que un cerebro humano lo hace: filtra los datos a través de múltiples capas de ‘neuronas’ de silicio, cada una refinando los resultados cada vez más, hasta que el sistema llega a lo que él cree puede ser la respuesta correcta – en el caso de RobERt -, que los gases están presentes en un determinado espectro.

Como los cerebros humanos, DBNs aprenden por ensayo y error. Así, para entrenar a RobERt, los investigadores de la ECU lo mostrado más de 85.000 espectros simulados. Al final, RobERt acertó la mezcla de gases en el 99,7% de las veces, incluso cuando los investigadores intencionalmente el desafiaron con datos incompletos o con juegos de datos con ruido, dice Ingo Waldmann, investigador líder del equipo ECU.

El análisis de datos rápido de RobERt podría también llevar a los científicos más cerca de la comprensión de cómo los sistemas solares – incluido el nuestro – se formaron.

“Estamos justo en el comienzo de entender la formación de los planetas”, dice Waldmann. “La única forma en que podemos hacer esto es a través de la observación de muchos ejemplos en otros sistemas solares.” RobERt ampliará nuestras listas de sistemas conocidos, sirviendo como un tipo de astrónomo teórico en un paquete – una herramienta que el equipo de la ECU puede exportar a agencias espaciales, con el fin de comparar sus observaciones de otros planetas frente a la experiencia acumulada de RobERt. “Entonces tal vez, si tenemos suerte, encontraremos un pequeño planeta habitable”, dice Waldmann. “Tendremos que tener suerte, pero esto va a suceder.”

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