Om et par år vil romteleskoper sende så mye informasjon om verdensrommet til at forskere ikke vil få tid til å behandle det manuelt. Derfor skapte de RobERt, en kunstig intelligens som raskt kan analysere enorme datamengder og bestemme om liv er mulig på en bestemt eksoplanett.
Astronomer oppdaget først planeter utenfor solsystemet på begynnelsen av 1990-tallet. Siden den gang har de oppdaget rundt 3400 planeter. Nå ønsker de å avgjøre om utenomjordisk liv eksisterer på dem. Noen ganger tar forskere noen dager eller uker å analysere en enkelt planet. Nye instrumenter og observasjonsinstrumenter, som James Webb Space Telescope, som skal gå i tjeneste i 2018, vil bringe så mye informasjon til forskere i løpet av en nærm fremtid at de ikke kan behandle det manuelt. Derfor har forskere ved University College London laget RobERt, en kunstig intelligens designet for å skanne romdata for informasjon om fremmede livsformer, og det gjør det mye raskere enn noen person.
Slik fungerer det: planeter gjenspeiler vanligvis en liten brøkdel av lyset fra stjernene i nærheten. Når den passerer gjennom atmosfæren, absorberer dens bestanddeler gasser den, eller fremdeles overfører lys, men bare bølger av en viss lengde. Når vi vet dette, kan forskere på jorda bruke spektralanalyse for å forstå hva atmosfæren til en planet er laget av og konkludere om den kan støtte fremmed liv eller til og med livet til fremtidige astronauter.
RobERt (hvis fulle navn høres ut som Robotic Exoplanet Recognition) utfører spektralanalyse i løpet av sekunder. Det underliggende systemet kommer fra Deep Trust Network (DBN), en type dypt nevralt nettverk som fungerer på samme måte som den menneskelige hjernen. Den filtrerer dataene gjennom flere lag med silisium "nevroner", som hver avgrenser resultatene av konklusjonene fra den forrige, til slutt systemet bestemmer hvilke gasser som er til stede på en gitt planet. Og akkurat som den menneskelige hjernen, utvikler DBN seg gjennom prøving og feiling. For å trene den lastet forskerne over 85 000 exoplanetsimuleringer til databasen. Som et resultat bestemte AI riktig gassblandingen i 99,7% av den tildelte tiden, og dette under forhold når den for ytterligere testkompleksitet ble forsynt med ufullstendige eller til og med forvrengte data.sier Ingo Waldman, hovedforsker på UCLs utviklingsteam.
Jakten på beboelige planeter er bare begynnelsen. Med RobERts hjelp håper forskere å forstå hvordan solsystemer, inkludert våre, ble dannet. "Vi vet bare de mest grunnleggende tingene om hvordan planeter dannes, og for en dypere forståelse av problemet, må vi observere andre systemer," forklarer Waldman. Ifølge ham vil AI ikke fungere alene, og resultatene av dataene vil bli sendt til andre romfartsorganer og forskningssentre for mer detaljert studie. Forskere håper å etter hvert finne minst en beboelig planet.
