كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في البحث عن حياة خارج كوكب الأرض
  • بقلم إيما وولاكوت
  • مراسل الأعمال

مصدر الصورة، صور جيدة

تعليق على الصورة،

تبحث أكبر منشأة مصفوفة في نيو مكسيكو عن علامات الحياة الفضائية

يقول فيل دايموند أن هناك ما بين 10 إلى 50 مليار عالم صالح للسكن في مجرتنا. وهذا يجعل مهمته صعبة.

دايموند هو الرئيس التنفيذي لمعهد تشيتي، وهو معهد أبحاث مقره الولايات المتحدة. تشير الحروف “Chetti” إلى البحث عن كائنات ذكية خارج كوكب الأرض.

ويقول: “إن شيتي، كمبادرة، يبحث عن العلوم والتكنولوجيا خارج النظام الشمسي بحثًا عن أدلة على الحياة والذكاء، وهذه إبرة في كومة قش”.

“نحن نبحث عن شيء نادر جدًا، وفي الوقت نفسه قد يكون من الصعب جدًا اكتشاف واستخراج الأحداث الخلفية التي تلاحظها.”

لكن الأدوات الجديدة تساعد في البحث. إن قدرة الذكاء الاصطناعي (AI) على التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة – واكتشاف الحالات الشاذة – تعمل على تغيير عملية البحث عن الذكاء الفضائي.

يتضمن أحد هذه المشاريع شراكة معهد تشيتي مع المرصد الوطني لعلم الفلك الراديوي الأمريكي في نيو مكسيكو. تستخدم هذه المنشأة الفيدرالية ترددات الراديو لدراسة الأجرام السماوية مثل الكواكب والنجوم والكويكبات.

تعمل شيتي على تطوير نظام برمجي موازٍ يعمل بالذكاء الاصطناعي لتشغيل المرصد. مجموعة كبيرة جدًا. تم بناء VLA بين عامي 1973 و1981، ويتكون من 28 طبقًا هوائيًا كبيرًا بقطر 25 مترًا موزعة على السهل الصحراوي. وعلى نطاق أوسع، تخيل أطباق الأقمار الصناعية التي تراها في منازل الناس.

عند التشغيل، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كل جزء من البيانات التي يلتقطها – 2 تيرابايت (TB) في الثانية. لوضع ذلك في السياق، تحتوي أجهزة الكمبيوتر المحمولة الحديثة عادةً على مساحة تخزين إجمالية تبلغ 1 تيرابايت.

مصدر الصورة، بيل دايموند

تعليق على الصورة،

يقول السيد دايموند إن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يقدر بثمن بالفعل

وقال دايموند إن الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي أثبت بالفعل أنه “أمر لا غنى عنه” حيث تواصل شركته اصطياد الأنواع الغريبة.

ويشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن البحث عن أنواع جديدة من إشارات الراديو من مصادر غريبة. ويوضح أن تشيتي، تقليديًا، كان يبحث عن إشارات أضيق مشابهة لتلك التي يستخدمها البشر.

“ولكن كان هناك دائمًا السؤال: ماذا لو كانت هناك تكنولوجيا متقدمة للكائنات الفضائية تستخدم النطاق العريض؟” [radio]”. إذا كان الأمر كذلك، فلن تنجح أساليبنا التقليدية، وسيبدو الأمر مجرد ضجيج على الشاشة.”

ومع ذلك، يقول السيد دايموند إن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع كميات هائلة من البيانات تعني أنه يمكنه التقاط ملايين “اللقطات” لهذه الصورة الصوتية الضبابية بمرور الوقت، والبدء في البحث عن الأنماط. “إنها طريقة للبحث عن شيء جديد.”

مشروع آخر تتعاون فيه تشيتي اختراق الاستماع. وسيقوم المشروع، المدعوم بأكثر من 100 مليون جنيه إسترليني من تمويل القطاع الخاص، بمسح مليون نجم و100 مجرة ​​عبر نطاق واسع من النطاقات الراديوية والبصرية، بحثًا عن أدلة على الحياة التكنولوجية.

قام أحد أعضاء المشروع، بيتر ما، الطالب بجامعة تورنتو، مؤخرًا بتطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد مصمم لتحليل بيانات التلسكوب وتمييز الإشارات الحقيقية المحتملة والتداخل من كائنات فضائية.

وقد فعل فريقه ذلك من خلال محاكاة كلا النوعين من الضوضاء، ثم تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بهم على التمييز بين الاثنين.

على سبيل المثال، إشارة كائن فضائي “تظهر فقط عندما نوجه تلسكوبنا نحوها… وتختفي عندما نشير إليها”، كما يقول ما.

وقد حدد البرنامج بالفعل ثماني إشارات غريبة محتملة لا يمكن اكتشافها عن طريق التحليل التقليدي. ومع ذلك، يعتقد السيد ما أن الملاحظات قد تكون إيجابية كاذبة لأنها لم تتكرر بعد.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن علامات الحياة ذات الطبيعة الأكثر تواضعًا، والقريبة من المنزل.

في العام الماضي، بدأت المركبة الجوالة Perseverance التابعة لناسا في جمع عينات من فوهة Jezero Crater على المريخ، والتي، إذا سارت الأمور على ما يرام، ستعود إلى الأرض في غضون عدة سنوات.

مصدر الصورة، صور جيدة

تعليق على الصورة،

تقوم المركبة الفضائية بيرسيفيرانس التابعة لناسا بجمع عينات صخرية من سطح المريخ

بالفعل، يعتقد العلماء أن أداة شيرلوك الخاصة بالمركبة قد اكتشفت مركبات عضوية تتوهج تحت الضوء فوق البنفسجي.

ومع ذلك، يمكن أن تتشكل المركبات العضوية بعمليات غير بيولوجية، مما يعني أنه ليس من الممكن بعد القول ما إذا كانت مشتقة من الحياة الماضية على هذا الكوكب.

ومع ذلك، وبفضل البحث الجديد الذي أجراه معهد كارنيجي للعلوم، فإنه يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل عينات الصخور بحثًا عن علامات الحياة الحالية أو الماضية.

ووجد الفريق أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التمييز بين الكائنات الحية السابقة وغير الحية بدقة تبلغ حوالي 90%.

يقول الباحث الرئيسي الدكتور روبرت هازن: “هذا نهج جديد للغاية للبحث عن المؤشرات الحيوية الجزيئية”.

“نحن نستخدم التعلم الآلي للنظر في كميات هائلة من البيانات من خلال طريقة تحليل تنتج نصف مليون نقطة بيانات لكل عينة. لذلك نحن نبحث عن أنماط دقيقة في التوزيعات الجزيئية.”

تتمثل الخطط الأولى في استخدام النظام لتحليل العينات القديمة من الأرض وبعض العينات المريخية على شكل نيازك. لكن، كما يقول السيد هازن، “يمكننا أن نطير بأداة عبر أعمدة إنسيلادوس، على سبيل المثال. [one of Saturn’s moons]أو الهبوط بأداة مصممة بعناية على سطح المريخ.”

إنها الأيام الأولى، وأي نتائج واعدة يولدها الذكاء الاصطناعي سوف تحتاج إلى التحقق منها من خلال ملاحظات أخرى أو نماذج قائمة على الفيزياء والتي سيتم الصراخ بها من على أسطح المنازل. ولكن مع جمع المزيد والمزيد من البيانات وتحليلها، تتزايد فرص اكتشاف الكائنات الفضائية – إن وجدت – طوال الوقت.

وفي الوقت نفسه، يقول دايموند: “يقاس التقدم بالجهد، وليس بالنتائج”.

READ  يحتفظ الغلاف الجوي للأرض بالحرارة أسرع بمرتين مما كان عليه قبل 15 عامًا

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here