A mesterséges intelligencia segített egy új bolygót megtalálni

Nem maga a felfedezés ténye az igazán izgalmas, hanem az, hogy az AI a jövőben akár korábbi adatbázisok alapján is produkálhat új eredményeket.

Az amerikai űrkutatás hivatal, a NASA jól előkészítve tett bejelentést csütörtök este, amikor is azt közölték, hogy az exobolygók kutatására létrehozott, a Kepler űrtávcsőre alapozott projekt keretében mesterséges intelligencia felhasználásával újabb bolygót fedeztek fel.

A tőlünk mintegy 2,5 ezer fényévnyire található Kepler-90 névre elnevezett naprendszer - mely igen hasonlatos a miénkhez (bár jóval kisebb méretű) - már ismert volt a kutatók előtt, de eddig úgy tudták, hogy hét bolygó kering napja körül, ám most az archív adatokat elemző AI-nek köszönhetően felfedeztek egy nyolcadikat is. Ez a bolygó (Kepler-90i) egy forró, sziklás felületű égitest, igen közel van napjához, mivel 14,4 földi nap alatt kerüli meg. A felfedezés különlegességét az adja, hogy a már eddig is rendelkezésre álló adatok alapján a Google technológiája, egy tanulni képes algoritmus igazolta a létezését. Mint ismert, az exobolygók megtalálása főként annak az eljárásnak a következménye, amikor a központi égitest, a csillag fényváltozásait elemzik. De a hagyományos eszközök és eljárások hatékonysága és érzékenysége korlátozott, a Google által biztosított AI viszont tanulási képessége révén képes pontosabb eredményekre is, így a kutatók azt feltételezik, hogy segítségével további exobolygók felfedezése várható.

A Kepler-90i fizikai jellemzői miatt nem lehet az általunk ismert élet hordozója, viszont az új elemzési módszer segíthet olyan bolygók megtalálásában is, melyeknél elvileg feltételezhető a földihez hasonló élet jelenléte. A kutatás egyik ötletgazdája, Christopher Shallue, a Google AI csapatának szoftverfejlesztője a bejelentéskor elmondta, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása lehetőséget ad a korábbi módszerekkel feldolgozhatatlan mennyiségű adatok eredményeket hozó elemzésére. Rendszerüket korábbi, már igazolt eredmények adatain „edzették”, és mivel a szoftver képes tanulni, egyre pontosabb eredményeket adott, majd a mintázatok azonosítása után új találatokra hívta fel a figyelmet.

Azóta történt

Előzmények