کشف سیارات فراخورشیدی با هوش مصنوعی

بشریت با تهدیدهای مختلفی برای سیاره خود یعنی زمین مواجه است، تهدیدهای مانند سیارک هایی که به سرعت به زمین نزدیک می شوند، آلودگی هوا، زلزله های مداوم و یا سیل. در سال 2009 سازمان فضایی ناسا یک تلسکوپ را به فضا پرتاب کرد، یک رصدخانه فضایی که به طور تخصصی برای جستجوی سیارات فراخورشیدی در کهکشان راه شیری طراحی شده است. این تلسکوپ به نام ماموریت کپلر (Kepler) شناخته می شود و موفق به کشف هزاران سیاره فراخورشیدی  شده است. کپلر شواهدی را ارائه داده است که نشان می دهد سیاراتی شبیه به زمین در سراسر کهکشان ما رایج هستند.

در سال 2018، ماموریت کپلر توسط تلسکوپ فضایی جیمز وب (JWST) جایگزین شد. جیمزوب پیشرفته تر از تلسکوپ کپلر است و قادر به جستجو در مورد سیارات فراخورشیدی در فضاهای دوردست نیز می‌باشد. جستجوی مداوم در راستای کشف سیارات فراخورشیدی درک ما را از جهان گسترش داده است. این تلاش برای بررسی امکان وجود حیات در خارج از سیاره خودمان یک گام ضروری است.

ماموریت کپلر: کشف سیارات شبیه به زمین

ماموریت کپلر نقشی اساسی در گسترش دانش ما راجع به سیارات فراخورشیدی ایفا کرده است. با استفاده از فناوری پیشرفته عدسی‌ها و یک سیستم کامپیوتری داخلی، تلسکوپ کپلر ستاره ها را با دقت بسیار بالایی رصد کرده و هرگونه تغییر در روشنایی ستارگان که نشان دهنده وجود یک سیاره در حال عبور از مقابل آن باشد را تشخیص می‌دهد. این ماموریت بسیار موفق بود و هزاران سیاره فراخورشیدی را شناسایی کرد. ماموریت کپلر  نتایج آن دیدگاه ارزشمندی در مورد فراوانی سیارات شبیه زمین در کهکشان ارائه داد.

تلسکوپ جیمز وب: پیشرفت در جستجوی سیارات فراخورشیدی

تلسکوپ فضایی جیمز وب، که در سال 2018 پرتاب شد، نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در جستجوی سیارات فراخورشیدی است. جیمزوب با قابلیت های تقویت شده خود، می تواند حتی در فضاهای دوردست به دنبال سیارات فراخورشیدی بگردد و دامنه اکتشافات ما را گسترش دهد.

تلسکوپ فضایی جیمز وب مجهز به فناوری پیشرفته ای است که امکان مشاهدات دقیق تر و با جزئیات بیشتر را فراهم می کند و به دانشمندان داده های ارزشمندی برای درک بیشتر سیارات فراخورشیدی ارائه می دهد.

اهمیت جستجوی سیارات فراخورشیدی

جستجوی سیارات فراخورشیدی برای ما اهمیت زیادی دارد. این جستجو برای کشف دنیاهای جدید به ما بینش های مهمی در مورد جهان و امکان وجود حیات فراتر از سیاره خودمان می دهد. کشف سیارات فراخورشیدی که بالقوه قابل سکونت باشند، زمینه های جدیدی را برای استقرار و اکتشاف بشر فراهم می‌کند. علاوه بر این، مطالعه سیارات فراخورشیدی، درک ما از شکل گیری سیارات منظومه شمسی و شرایط لازم برای حیات را نیز گسترش می‌دهد.

نقش هوش مصنوعی در جستجوی سیارات فراخورشیدی

جستجوی سیارات فراخورشیدی به صورت دستی غیر کارآمد و زمان‌بر است. تجزیه و تحلیل میلیاردها، و یا شاید تریلیون ها داده از تلسکوپ ها به صورت دستی طاقت فرسا و کم‌بازده است. اما زندگی در عصر تکنولوژی به ما این امکان را می دهد که با استفاده از هوش مصنوعی، زمان جستجو را کاهش دهیم. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و تکنیک های هوش مصنوعی، جستجوی سیارات فراخورشیدی به طور قابل توجهی کارآمدتر و موثرتر می شود.

درک نورسنجی گذر

نورسنجیِ گذر یک تکنیک مورد استفاده برای یافتن سیارات فراخورشیدی است. این تکنیک شامل مشاهده و بررسی روشنایی یک ستاره در هنگام عبور یک سیاره از مقابل آن است. با مشاهده ستاره به مدت طولانی و شناسایی یک روند تکراری در کاهش روشنایی، دانشمندان می توانند سیارات فراخورشیدی را شناسایی کنند. این روش مشاهده، همراه با الگوریتم های AI، در جستجوی سیارات فراخورشیدی بسیار موفق بوده است.

مدل های یادگیری ماشین در جستجو برای سیارات فراخورشیدی

در جستجوی سیارات فراخورشیدی، مدل های یادگیری ماشین نقشی اساسی دارند. سه مدل رایج مورد استفاده عبارتند از:

• K-Nearest Neighbors Classifier
• مدل Support Vector Machine
• مدل Logistic Regression

این مدل ها داده های جمع آوری شده از تلسکوپ ها را تجزیه و تحلیل می کنند و از الگوریتم های هوش مصنوعی برای طبقه بندی و پیش بینی وجود سیارات فراخورشیدی استفاده می کنند.

K-Nearest Neighbors Classifier: این مدل طبقه بندی را بر اساس نزدیکی یک مثال ناشناخته به مثال های شناخته شده تعیین می کند. این نقاط داده را بر اساس شباهت با هم گروه بندی می کند و نمونه های جدید را بر این اساس طبقه بندی می کند.

مدل Support Vector Machine : این مدل یک خط ابر را ایجاد می کند تا کلاس های مختلف در مجموعه داده را از یکدیگر جدا کند. این نقاط داده را بر اساس موقعیت آنها نسبت به این خط ابر طبقه بندی می کند.

مدل Logistic Regression: این مدل طبقه بندی را بر اساس احتمالات پیش بینی می کند. از یک منحنی S برای تعیین عددی بین 0 و 1 استفاده می کند که نشان می دهد احتمال یک طبقه خاص چقدر است.

تاثیر هوش مصنوعی در دنیای واقعی در نجوم

کاربرد هوش مصنوعی در نجوم، به ویژه در جستجوی سیارات فراخورشیدی، پیامدهای قابل توجهی در دنیای واقعی دارد. با این حال، نگرانی های اخلاقی را نیز افزایش می دهد. سوالاتی در رابطه با جایگزینی بالقوه مشاغل و مسئولیت افراد درگیر در این فرآیند مطرح می شود. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که شناسایی سیارات فراخورشیدی را متحول کند و روش‌های اعتبارسنجی دقیق‌تر و کارآمدتر را امکان‌پذیر کند. با ادامه پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، احتمال یافتن سیارات قابل سکونت در فضا بسیار زیاد است.

نتیجه

جستجوی سیارات فراخورشیدی یک جنبه اساسی از کاوش ما در جهان است. فناوری هایی مانند ماموریت کپلر و تلسکوپ فضایی جیمز وب به درک ما از سیارات فراخورشیدی کمک کرده اند. وارد کردن هوش مصنوعی در جستجوی سیارات فراخورشیدی، یک انقلاب در این حوزه بوده است، زمان جستجو را کاهش داده و اثربخشی را افزایش داده است.

مدل های یادگیری ماشین ثابت کرده اند که ابزارهای ارزشمندی برای طبقه بندی سیارات فراخورشیدی هستند. همانطور که هوش مصنوعی پیشرفت می کند، تأثیر آن در نجوم و جستجوی سیارات فراخورشیدی ادامه خواهد یافت، که فرصت های جدیدی برای اکتشاف و کشف را ارائه می دهد.

منبع: www.toolify.ai