Самообучающиеся технологии, имитирующие процессы распознавания и анализа в мозгу человека, смогут заниматься и поиском обитаемых миров за пределами Солнечной системы. Для людей это является довольно трудоемким занятием, компьютер справляется гораздо лучше. На сегодняшний день уже создана искусственная нейронная сеть под названием RobERt (роботизированное распознание экзопланеты).
"Кеплер" и люди
Космический аппарат "Кеплер", получивший свое название в честь знаменитого астронома Иоганна Кеплера, вышел на орбиту Земли в марте 2009 года и вскоре заработал у астрономов прозвище "охотник за планетами". Телескоп предназначен для поиска планет транзитным методом — он фиксирует колебания яркости звезд, которая меняется при прохождении по их дискам планет.
За несколько лет работы этой орбитальной обсерватории удалось зафиксировать в районе Млечного Пути более 3,5 тысячи кандидатов в экзопланеты. Напомним, экзопланетами называют планеты, расположенные у звезд, похожих на Солнце, то есть там, где теоретически могут существовать благоприятные условия для зарождения жизни.
Было подтверждено существование более тысячи из таких планет, входящих в несколько сот звездных систем. Правда, размер остальных планет, находящихся в обитаемых зонах, которые удавалось обнаружить ранее, был по меньшей мере на 40 процентов больше земного. Их отнесли к разряду так называемых "суперземель", масса которых превышает массу Земли, но значительно меньше, чем масса газовых гигантов, таких, как Юпитер или Нептун.
Но все же для работы с телескопом во многом требуется участие человека. Именно люди руководят обработкой данных и приходят к выводу, относится ли очередная найденная планета к разряду экзопланет. Да и выводы астрономов не всегда точны. Бывает, что первоначальный статус экзопланеты так и не подтверждается, и случается это не так уж редко…
А если робот?
Искусственные нейронные сети (DBN) существуют уже довольно давно — около 10 лет. В настоящее время они широко используются для таких задач, как распознавание речи, поиск в Сети, а также отслеживание поведения пользователей.
RobERt имеет три слоя блоков процессоров, или искусственных нейронов. Сначала информация обрабатывается нижним слоем, состоящим из 500 "нейронов", который передает отфильтрованные данные в следующий слой из 200 "нейронов". Уточнив выбор, те перенаправляют сведения в третий слой, на этот раз всего из 50 "нейронов", где и принимается окончательное решение — является ли объект экзопланетой…
Программа анализирует характер излучения отдаленных планет, а также спектр газов, присутствующих в их атмосфере. "Действо" происходит следующим образом. RobERt принимает излучения, прошедшие сквозь атмосферу предполагаемой экзопланеты, затем раскладывает их на спектр и ищет особенности, связанные с определенными молекулами газов.
"Различные типы молекул поглощают и излучают свет на определенных длинах волн, внедряя уникальный рисунок из линий в пределах электромагнитного спектра", — комментирует один из авторов проекта, доктор Вальдман.
Опыт и "предвидение"
Изучив несколько "образцов", система делает "самостоятельные" выводы и дальше при исследовании уже использует полученный "опыт". Если у человека на такую работу уходит от нескольких дней до нескольких недель, то робот осуществляет аналогичный комплекс действий за считанные секунды.
В порядке "тренировки" в RobERt заложили 85750 смоделированных спектров, связанных с пятью типами планетных атмосфер. Среди них присутствуют, например, данные об экзопланете GJ1214b, где, возможно, есть океан, и о WASP-12 — так называемом горячем Юпитере, вращающемся очень близко к своей звезде. На момент завершения обучающего этапа система могла распознавать газовые спектры планет с точностью 99,7 процента.
Кроме того, сеть можно настроить таким образом, что вместо анализа данных она может генерировать полный спектр атмосферных газов планеты на основе только предыдущего опыта, то есть "спрогнозировать" свойства планеты. Например, результаты генерации спектра воды на одной из планет, полученные в "режиме прогнозов", оказались очень точными.
Возможно, со временем такие электронные системы научатся не только распознавать экзопланеты, но и определять наличие на них жизни. Во всяком случае, очень хотелось бы…
