La inteligencia artificial ayuda a predecir la probabilidad de vida en otros mundos
El desarrollo de la inteligencia artificial puede ayudarnos a predecir la probabilidad de vida en otros planetas. El estudio utiliza redes neuronales artificiales (RNA) para clasificar los planetas en cinco tipos, estimando una probabilidad de vida en cada caso, que podría ser utilizada en futuras misiones de exploración interestelar. El trabajo se presenta en la Semana Europea de Astronomía y Ciencias Espaciales (EWASS) en Liverpool el 4 de abril por el Sr. Christopher Bishop.
Las redes neurales artificiales son sistemas que intentan replicar la manera en que el cerebro humano aprende. Son una de las principales herramientas utilizadas en el aprendizaje automático, y son particularmente buenos para identificar patrones que son demasiado complejos para que un cerebro biológico los procese.
El equipo, con sede en el Centro de Robótica y Sistemas Neurales de la Universidad de Plymouth, ha entrenado a su red para clasificar los planetas en cinco tipos diferentes, basados en si son más parecidos a la Tierra actual, la Tierra primitiva, Marte, Venus o la luna de Saturno Titán. Todos estos cinco objetos son cuerpos rocosos conocidos por tener atmósferas, y están entre los objetos potencialmente más habitables en nuestro Sistema Solar.
Mr Bishop comenta, «Actualmente estamos interesados en estas RNAs para priorizar la exploración de una nave espacial interestelar hipotética, inteligente e interestelar que escanea un sistema de exoplanetas a distancia».
Y añade: «También estamos considerando el uso de antenas de Fresnel de gran área, desplegables y planas, para llevar los datos a la Tierra desde una sonda interestelar a grandes distancias. Esto sería necesario si la tecnología se utilizara en naves robóticas en el futuro».
Las observaciones atmosféricas – conocidas como espectros – de los cinco cuerpos del Sistema Solar se presentan como insumos para la red, a la cual se le pide que las clasifique en términos del tipo planetario. Como actualmente se sabe que la vida sólo existe en la Tierra, la clasificación utiliza una métrica de «probabilidad de vida» que se basa en las propiedades atmosféricas y orbitales relativamente bien comprendidas de los cinco tipos de objetivos.
Bishop ha formado la red con más de un centenar de perfiles espectrales diferentes, cada uno con varios centenares de parámetros que contribuyen a la habitabilidad. Hasta ahora, la red funciona bien cuando se presenta con un perfil espectral de prueba que no ha visto antes.
«Dados los resultados obtenidos hasta ahora, este método puede resultar extremadamente útil para categorizar diferentes tipos de exoplanetas utilizando resultados de observatorios terrestres y cercanos a la Tierra», dice el Dr. Angelo Cangelosi, supervisor del proyecto.
La técnica también puede ser ideal para seleccionar objetivos para futuras observaciones, dado el aumento de detalles espectrales que se espera de las próximas misiones espaciales como la Misión Espacial Ariel de la ESA y el Telescopio Espacial James Webb de la NASA.
