NASA FDL 運用 AI 技術來探尋外星智慧生命

人類是宇宙中唯一的智慧生命嗎?其他星球上是否也有智慧生命?如果有的話,他們看起來是什麼樣子?

根據 NASA Frontier Development Lab (FDL) 的研究,這類深奧問題可由人類最了不起的一項技術進展來解答,亦即人工智慧。

在一場為期八週的研究中,NASA FDL 採用 AI 技術進行快速實驗和反覆運算,並召集了一個跨領域團隊進行原型設計和大量數字運算,讓這群研究人員在自己舒適的辦公室中,大膽踏入前人未至之境,探索最終的疆域。

為了完成這項工作,Google Cloud 與 NASA FDL 研究人員攜手合作,提供輔導服務、運算資源和 AI 專業知識,在這場系外行星搜索中為研究人員提供指引。系外行星是存在於我們的太陽系之外的世界,而其中可能有智慧生命正等待我們探訪。

系外行星挑戰

搜索系外行星,同時捕捉數百萬種細微的光線波動模式

NASA 有一個尋找系外行星專用的衛星,名為 TESS (凌日系外行星巡天衛星)。此衛星將這項範圍遍及整個宇宙的搜尋工作轉變成複雜的資料挑戰。TESS 每隔 27 天就會掃描太空的一部分,捕捉系外行星圍繞著它們自己的太陽運行時所產生的數百萬個細微光影波動,產生出一批又一批以 TB 為單位的原始資料。對研究人員來說,要整理衛星產生的所有資料相當困難。

為了在這類龐大資料集中偵測出模式,NASA FDL 團隊決定採用 Google Cloud AutoML,利用這套工具為專業知識有限的使用者簡化機器學習程序。使用 Cloud AutoML 的資源有助於研究人員找出誤判情形、快速將光變曲線分類,並識別之前未曾注意到的重要變數。

從資料到行星

系外行星團隊的天文學家 Hugh Osborn 表示:「機器學習模型瞬間就能判斷某個天體是不是行星」。

研究人員很快就注意到 Cloud Auto ML 的優點。研究人員之前每次進行擷取都要耗費數天的時間,且準確率為 94%。有了 Cloud AutoML 與 Compute Engine 後,只需要幾秒鐘就能完成擷取並達到 96% 的準確率。此外,Cloud AutoML 可同時執行數百個擷取作業,替 NASA FDL 研究團隊提供更多助益。

太空生物學挑戰

首先要瞭解地球上的生命體,才能想像存在其他星球上的生物

太空生物學研究的是其他星球上的生命,但由於我們只有地球這個家園可以當做參考點,因此這門學科受到極大的限制。就目前所知,地球是唯一有智慧生命的星球,所以 NASA FDL 的科學家在想像外星生物的模樣及可能的居住環境時,是使用地球的生物學資料做為基礎。

透過 Compute Engine、Cloud Machine Learning Engine、Google Kubernetes Engine、Cloud Dataflow 和其他 Cloud 產品,NASA FDL 研究人員首度將數百個迥異的太空生物學資料集加以統合,以便整理出其中的相互關係,並找出有意義的模式。而這些模式則有助研究人員想像可能存在於宇宙中的各種生命。

此外,研究人員也產生了數百萬的資料點,以模擬生命對星球和大氣的影響。他們利用這些資料訓練機器學習模型,讓模型可以偵測其他星球上是否有未來新儀器和衛星可測量的生物跡象。

瞭解我們在宇宙中的位置
外星球的地表

將資料集和啟發傳承給未來的 NASA FDL 團隊

現在 NASA FDL 仍持續努力地尋找外星生物。研究團隊將會繼續使用相同的技術和資料集,以在八週暑期計畫中所獲得的進展為基礎,進一步拓展研究。

有了 Google Cloud 的速度、規模和智慧支援,NASA FDL 越來越有機會回答關於生命的根本問題,同時也啟發了整個科學界。

在這八週時間裡開發的所有天體生物學資料集將會公諸於世,讓其他研究人員也能反覆探索模型、進行更深入的鑽研並奮力前進,直到我們聯繫上其他星球上的智慧生命為止。

NASA FDL 研究人員將會持續挑戰探索、想像力和知識的極限。有了 Google Cloud 的協助,他們就能不斷超越現況,找出真相。在我們撰寫本文的同時,真相仍待發掘。

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