ด้วยความก้าวล้ำทางเทคโนโลยีของ Artificial Intelligence นั่นทำให้นักวิจัยของมหาวิทยาลัยพลีมัท (Plymouth University) ได้นำ Artificial Neural Networks (ANNs) มาจำแนกประเภทของดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะหรือ Exoplanet ออกเป็น 5 ประเภทเพื่อตามหาดาวดวงที่มีความเป็นไปได้ที่จะมีชีวิตอาศัยอยู่ ซึ่งผลงานนี้อาจะถูกใช้สำหรับภารกิจสำรวจนอกระบบสุริยะในอนาคต
ANNs คือระบบที่พยายามจะเลียนแบบวิธีการเรียนรู้ของสมองมนุษย์ โดยมันถูกใช้ใน Machine Learning และสามารถจำแนกรูปแบบที่ซับซ้อนเกินกว่าที่สมองมนุษย์จะสามารถประมวลผลได้ด้วยซ้ำ ซึ่งมันจะจำแนกดาวเคราะห์ออกโดยอิงตามดวงที่มีความคล้ายกับโลกในปัจจุบัน โลกในอดีต (นานมาก ๆ) ดาวอังคาร ดาวศุกร์ หรือแม้แต่ดวงจันทร์ไททันของดาวเสาร์ (อ่านเรื่องภารกิจโดรนสำรวจดวงจันทร์ไททัน ที่มีโอกาสได้ขึ้นบินจริงได้ที่นี่ ) ดาวห์พวกนี้เป็นดาวที่มีส่วนประกอบเป็นหิน มีชั้นบรรยากาศ และที่สำคัญคือเป็นกลุ่มดาวที่คาดการณ์ว่าจะมีสิ่งมีชีวิตอาศัยอยู่
การทำงานของ ANNs – ที่มา TikZ Example
ก่อนหน้านี้ไม่กี่เดือน NASA เพิ่งจะโชว์ผลงานการตรวจพบดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะด้วยการใช้ AI ในข่าว นาซ่านำ AI มาใช้ค้นพบดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะ เทคโนโลยพวกนี้นั้นนั้นสามารถนำไปใช้ได้หลายแบบไม่ว่าจะเป็นการทำ Image Processing หรือสอนให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ภาพถ่ายได้ว่าแต่ละส่วนคืออะไรและมีความเชื่อมโยงกันอย่างไร หรือนำมาทำ Natural Language Processing ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถรับรู้และสื่อสารภาษาได้ใกล้เคียงกับความเป็นมนุษย์มากขึ้น (เช่น Siri, คีย์บอร์ดเดาคำได้) แต่สิ่งที่นำมาสู่การค้นพบครั้งนี้ก็คือ พวกเขาได้ทำการสร้าง Artificial Intelligent หรือปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมา AI สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้เองจากการทำงานและประมวลผลข้อมูลแต่ละครั้ง ทำให้มันฉลาดมาก ๆ
ดวงจันทร์ไททันที่ถูกถ่ายในย่านอินฟาเรด นักดาราศาสตร์เชื่อว่ามันอาจมีสิ่งมีชีวิตอาศัยอยู่ได้มากที่สุดนอกเหนือจากโลก – ที่มา NASA
จากการสำรวจชั้นบรรยากาศของดาวทั้ง 5 ในระบบสุริยะ พวกเขาจะนำข้อมูลของมันไปใส่ใน Neural Network และก็จะถูกจำแนกเป็นดาวเคราะห์ชนิดต่าง ๆ แต่เพราะว่าสิ่งมีชีวิตนั้นมีอยู่บนโลกเท่านั้น (เท่าที่เรารู้ในตอนนี้) การจำแนกนั้นจะใช้เกณฑ์เป็น “ความน่าจะเป็นของการมีสิ่งมีชีวิต”
นักวิจัยได้กล่าวว่าพวกเขาได้ฝึก ANNs กับดาวเคราะห์ปลอมมากกว่า 100 แบบ แต่ละดวงที่มีตัวแปรการมีชีวิตแตกต่างกันไป ซึ่งจากผลลัพธ์ที่ได้ในตอนนี้ มันช่วยเหลือนักดาราศาสตร์ในการจำแนกประเภทของดาวเคราะห์ได้เป็นอย่างดี ซึ่งนั่นทำให้นักดาราศาสตร์สามารถให้ความสนใจไปกับดวงที่มีความเป็นไปได้มากที่สุดได้ และไม่ต้องเสียเวลาอีกด้วย
ดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะที่มีความคล้ายคลึงกับโลก – ที่มา NASA
นักวิจัยคาดหวังว่าพวกเขาสามารถนำ ANNs ไปใช้กับการสำรวจของกล้อง James Webb (ที่ก็ยังไม่มีวี่แววว่าจะได้ขึ้นไปอวกาศตอนไหน) ของนาซ่าและภารกิจ ARIEL ขององค์การอวกาศยุโรป ที่ทั้งคู่จะไปโคจรอยู่ในจุด L2 ด้านหลังของด้านไกลของดวงจันทร์ เพื่อสำรวจท้องฟ้าลึกออกไปกว่าที่เราเคยรู้มาก่อน อ่านเรื่องอนาคตกล้อง James Webb ที่โดนเลื่อนไปอีกได้ที่นี่
สำหรับในตอนนี้เรามีดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะอยู่ทั้งสิ้น 3,708 ดวงที่ยืนยันแล้ว และ 927 ดวงที่เป็นดาวเคราะห์หิน ซึ่งหนึ่งในนั้นอาจมีสิ่งมีชีวิตเหมือนกับโลกเราก็เป็นได้
ก่อนหน้านี้การมาของคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมก็ได้ช่วยให้ดาราศาสตร์สามารถไขปัญหายาก ๆ รวมถึงสามารถใช้ในการส่งคนไปยังดวงจันทร์ และส่งยานอวกาศต่าง ๆ ได้สำเร็จ จากเดิมที่แค่สมการนั้นไม่เพียงพอ ทำให้ผู้เขียนมองว่าปัจจุบันโลกกำลังอยู่ในยุคของคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึม มนุษย์อาจจะรู้วิธีการหาค่าประมาณของ Pi ได้ตั้งแต่อดีต แต่มนุษย์จะไม่มีวันหาค่า Pi จำแหน่งที่ร้อยล้านได้เลย ถ้าไม่มีสิ่งที่เรียกว่าคอมพิวเตอร์
สำหรับในอนาคต จะเป็นยุคของ Data และ AI การกระทำของเราทุกวันเกิด Data จำนวนมหาศาล รวมถึงการสำรวจอวกาศก็เช่นกัน Data พวกนี้มีมากกว่าความสามารถของมนุษย์ในการวิเคราะห์ ความสำเร็จในการพัฒนา AI ที่แม่นยำนั้น จะช่วยก้าวข้ามขีดจำกัดของตรรกะมนุษย์ได้อีกหลายอย่าง และแน่นอนว่า ในอนาคตเราจะเห็น AI เข้ามามีบทบาทในการศึกษาวิทยาศาสตร์โดยเฉพาะด้านดาราศาตร์ที่มีข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างแน่นอน
ครั้งหนึ่งคอมพิวเตอร์เคยช่วยเราก้าวข้ามข้อจำกัดด้านการคำนวณ ในวันนี้ AI จะมาช่วยเราก้าวข้ามข้อจำกัดการวิเคราะห์ข้อมูลแบบละเอียดและสมเหตุสมผลอย่างไม่เคยมีมาก่อนเช่นกัน
อ้างอิง
