Pour trouver des formes de vie intelligentes ailleurs que sur la Terre, le NASA FDL se tourne vers l'intelligence artificielle

Sommes-nous seuls dans l'univers ? Existe-t-il des formes de vie intelligentes sur d'autres planètes ? Et, si oui, à quoi ressemblent-elles ?

Selon les chercheurs du NASA FDL (Frontier Development Lab), des questions aussi profondes que celles-ci pourraient trouver réponse grâce à l'une des plus grandes avancées technologiques de l'humanité : l'intelligence artificielle.

Le NASA FDL a constitué une équipe interdisciplinaire pour une session de huit semaines d'expérimentations et d'itérations rapides avec l'IA. Ses membres ont créé un prototype, procédé à de nombreux calculs et exploré la frontière finale sans quitter leurs bureaux, allant audacieusement plus loin que jamais auparavant.

Dans ce cadre, Google Cloud a offert un mentorat, des ressources de calcul et une expertise en IA aux chercheurs du FDL pour les guider dans la recherche d'exoplanètes, c'est-à-dire des mondes extérieurs à notre système solaire, dans lesquels des formes de vie intelligentes attendent peut-être d'être trouvées.

le défi des exoplanètes

Rechercher des exoplanètes en étudiant des millions de motifs lumineux (très subtils) à la fois

Dédié à la recherche d'exoplanètes, le satellite TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) de la NASA transforme cette quête à l'échelle de l'univers en un défi de données complexes. Tous les 27 jours, TESS analyse une partie du ciel et capture des millions d'infimes fluctuations de lumière tandis que les exoplanètes gravitent autour de leurs soleils, générant ainsi un nombre considérable de téraoctets de données brutes. Pour les chercheurs, étudier toutes ces données représente un défi de taille.

Afin de faciliter la détection de tendances dans ces ensembles de données phénoménaux, l'équipe du NASA FDL s'est appuyée sur Google Cloud AutoML, une suite d'outils qui simplifient le processus de machine learning pour les utilisateurs peu expérimentés. L'utilisation des ressources de Cloud AutoML a aidé les chercheurs à éliminer les faux positifs, à classer rapidement les courbes de lumière et à identifier des variables clés qu'ils n'avaient pas encore remarquées.

Des données aux planètes

"Le machine learning est capable de reconnaître très rapidement des planètes", a déclaré Hugh Osborn, un astronome de l'équipe chargée des exoplanètes.

Il n'a pas fallu beaucoup de temps aux chercheurs pour constater les avantages de Cloud AutoML. Auparavant, l'exécution d'une seule récupération leur prenait plusieurs jours et offrait un taux de précision de 94 %. En associant Cloud AutoML à Compute Engine, le temps d'exécution des récupérations a été réduit à quelques secondes, et le taux de précision est passé à 96 %. L'exécution simultanée de centaines de récupérations permise par Cloud AutoML représentait un avantage de plus pour l'équipe de chercheurs du NASA FDL.

un défi pour l'astrobiologie

Imaginer la vie sur d'autres planètes ne peut se faire sans étudier la nôtre

L'astrobiologie, l'étude de la vie sur d'autres planètes, fait face à une contrainte majeure : notre planète est son unique point de référence. La Terre est la seule planète que nous connaissions à abriter une vie intelligente. C'est pourquoi les scientifiques du NASA FDL s'appuient sur ses données biologiques afin d'imaginer à quoi ressemblerait la vie sur d'autres planètes et les environnements dans lesquels elle pourrait se trouver.

Grâce à Compute Engine, Cloud Machine Learning Engine, Google Kubernetes Engine, Cloud Dataflow et d'autres produits Cloud, les chercheurs du FDL pourraient, pour la première fois, unifier des centaines d'ensembles de données astrobiologiques disparates pour établir des liens et rechercher des modèles significatifs. À leur tour, ces modèles aident les chercheurs à mieux imaginer les nombreuses et diverses formes de vie pouvant exister dans l'univers.

Les chercheurs ont également généré des millions de points de données pour simuler l'effet de la vie sur les planètes et les atmosphères. Ils ont ensuite utilisé ces données pour entraîner des modèles de ML à détecter des signatures de vie sur d'autres planètes, qui pourront à l'avenir être mesurées à l'aide de nouveaux instruments et satellites.

Comprendre notre place dans l'univers
Surface extraterrestre

Transmettre des ensembles de données aux futures équipes du NASA FDL et les inspirer

La quête de la vie extraterrestre se poursuit au NASA FDL. Les équipes de recherche s'appuieront sur les progrès réalisés au cours de la session d'été de huit semaines en utilisant les mêmes techniques et ensembles de données.

Soutenu par la rapidité, l'échelle et l'intelligence de Google Cloud, le FDL se rapproche petit à petit des réponses à nos questions les plus essentielles, tout en inspirant la communauté scientifique dans son ensemble.

Tous les ensembles de données astrobiologiques développés au cours des huit semaines seront rendus publics. Ainsi, d'autres chercheurs pourront itérer sur les modèles, approfondir les recherches et continuer jusqu'à ce que nous entrions en contact avec des formes de vie intelligentes sur d'autres planètes.

Les chercheurs du NASA FDL repoussent les limites de la découverte, de l'imagination et de la connaissance. Avec l'aide de Google Cloud, ils peuvent aller toujours plus loin dans leur recherche d'une vérité qui, à la date de rédaction de cet article, se fait encore attendre.

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