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人工智能将寻找外星生命

23.11.2016

为了寻找可能适合居住的系外行星,科学家们必须处理大量信息。 因此,人工智能将承担寻找外星生命的任务。

早在 1990 年代初期,天文学家就发现了太阳系外的第一颗行星。 从那时起,科学家们已经发现了 3400 多颗系外行星。 现在他们想找出这些天体中的哪些可能适合居住。 但是人们需要几天甚至几周的时间来分析一个星球上的数据。 当巨大的新望远镜发射时,它们将提供如此多的信息,科学家们根本无法手动处理。 这就是为什么伦敦大学学院的研究人员创造了 RobERt,这是一种人工智能,它可以以人类根本无法做到的速度扫描深空数据以寻找可居住行星的迹象。

如何? 很简单。 行星反射来自附近恒星的少量光。 当它穿过大气层时,各种气体要么吸收它,要么让它以某些波长通过。 地球上的科学家可以使用这个光谱来确定大气的成分,以及它是否可以支持生命——或外星人,或允许未来的地球研究人员存在。

RobERt——意思是“机器人系外行星识别”——可以在几秒钟内分析光谱。 人工智能基于第三代神经网络,其工作方式与人脑相似(至少根据我们目前对大脑如何工作的知识水平)。 它通过多层硅“神经元”运行数据,每层都对结果进行改进,直到得出人工智能认为正确的答案——也就是说,在 RobERt 的情况下,正在研究的光谱中存在哪些气体。

与人脑一样,第三代神经网络通过反复试验进行学习。 因此,科学家向 RobERt 展示了超过 85 个特制光谱。 在测试结束时,人工智能以 000% 的准确率确定了气体混合物的成分,即使研究人员提供的数据不完整或杂乱无章。

但寻找可能适合居住的行星仅仅是个开始。 RobERt 和他对数据的快速分析可以为科学家提供有关恒星系统(包括我们自己的系统)如何形成的线索。

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生理学家让一组志愿者穿着古代溜冰鞋的复制品跑过结冰的湖面。 另一组只是在冰上行走。 同时测量了两者的脉搏率和耗氧量,从而可以判断能量消耗。

事实证明,溜冰者的移动速度是行人的两倍,节省了 10% 的能源。

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