التعلم الآلي يمكن أن يساعد في تعقب التكنولوجيا الفضائية إليك الطريقة

وفي عام 2015، وهو نفس العام، تم إنشاء مرصد هائل أرض تم التقاط دليل على النسيج رباعي الأبعاد للزمكان، وبدأ العلماء في التلاعب بفكرة بعيدة المنال إلى حد ما: إذا كانت الكائنات الفضائية الذكية موجودة هناك، فهل كان من الممكن أن يحاولوا إنشاء بنية علمية ضخمة خاصة بهم؟ وإذا فعلوا ذلك، فهل يمكننا العثور عليه؟ في الواقع، هل فعلنا ذلك بالفعل؟

نعم، أنا جاد تمامًا. كل شيء يبدأ بطريقة رائعة ورق بعنوان “Planet Hunters IX. KIC 8462852 – أين التدفق؟”

في هذه الورقة، قدم طاقم من الباحثين تحليلهم للبيانات المستمدة من وكالة ناسا كيبلر تلسكوب. يتعلق الأمر بنجم يقيم حوالي 1470 سنة ضوئية من المكان الذي تجلس فيه اسمه KIC 8462852، أو نجمة بوياجيان في إشارة إلى المؤلف الرئيسي للدراسة. وفقًا لنتائج الفريق، يبدو أن نجم بوياجيان يُظهر مجموعة من الانخفاضات الغريبة جدًا في الضوء.

عادة، عند دراسة نجم من وجهة نظرنا في الكون، يمكن للتلسكوبات أن ترى بشكل طبيعي الانخفاضات في ضوء النجم عندما يمر شيء بينها وبين النجم نفسه. تخيل أنك تحدق في مصباح كهربائي ساطع، ثم يمر شخص ما أمام المصباح الكهربائي. سوف تبدو انبعاثاتها متقطعة. عادة، كما قد تتوقع، أ كوكب خارجي يتسبب في مثل هذا التعتيم عندما يدور حول مضيفه النجمي – ولكن … ليس بالنسبة لنجم بوياجيان.

“إنها ليست كرة،” يقول دانييل جايلز، باحث ما بعد الدكتوراه في جامعة كاليفورنيا سيتي وقال المعهد خلال الاجتماع 243 للجمعية الفلكية الأمريكية في يناير. “إنها تتألف من ما يشبه مجموعة من الألواح… تبدو وكأنها هيكل ضخم.”

ولهذا السبب، بعد نتيجة عام 2015، انفجرت الجماهير. بدأت المقالات الإخبارية وملاحظات المتابعة ومقالات الرأي وحتى مجرد الثرثرة العامة تنتشر عبر الفلك المكانة. حسنًا، توقف. سأوفر عليك العناء وأخبرك أن الإجماع النهائي كان: لا، هذه الانخفاضات الغريبة لم تكن ناجمة عن قطعة ضخمة من التكنولوجيا الفضائية المستقبلية. قال جايلز: “ربما يكون غبارًا”. ولكن هذا هو الشيء.

متعلق ب: إرث “مجال دايسون”: فكرة الهيكل الضخم لكائنات فضائية البرية التي ابتكرها فريمان دايسون ستعيش إلى الأبد

وأوضح جايلز: “لقد تم تجاهل إشارات مثل هذه في بيانات كيبلر”. في الواقع، كان أحد الأسباب الرئيسية وراء اكتشاف الباحثين وراء هذه الورقة شذوذ تراجع الضوء هو أن العلماء المواطنين اكتشفوها بالصدفة أثناء بحثهم عن شيء آخر.

أو كما يقول جايلز: “لم يكن الناس ينظرون”.

وهذا هو بالضبط ما يهدف هو وزملاؤه الباحثون إلى القيام به. ويعتقدون أن الحقيقة بشأن الكائنات الفضائية ربما تكمن مباشرة في البيانات، وعلينا فقط أن نبحث عنها. ولكن مثل، حقًا ينظر.

تجنيد الآلات

باختصار، يعتزم جايلز وفريقه البحث عن الإشارات المربكة والغامضة والمثيرة للاهتمام والخارجة عن المألوف بشكل صارخ في البيانات التي يجمعها القمر الصناعي لمسح الكواكب الخارجية العابرة التابع لناسا، أو تيس. إنهم يريدون البحث عن الانخفاضات في ضوء النجوم التي ليس لها شكل محدد، أو عمق محدد، أو حتى إطار زمني محدد. القيم المتطرفة الكونية.

يمكن رصد الانخفاضات الغريبة مثل هذه من خلال المنحنيات الضوئية، والتي تمثل السطوع وقت. وأوضح جايلز باختصار: “نحن نحصي الفوتونات”. ومع ذلك، فإن الأمر المهم هو على وجه التحديد الطريقة التي يرغب بها الفريق في الشروع في مهمة البحث عن الحالات الشاذة: التعلم الآلي.

العملية هي إلى حد كبير على النحو التالي.

تعتمد بيانات TESS المستخدمة في الدراسة على رؤية القمر الصناعي لقطاعات السماء المختلفة. وتم عرض هذه القطاعات على مدار حوالي 30 يومًا في المرة الواحدة؛ خلال هذا المسح، التقط TESS لقطة للمنطقة المرصودة مرة كل 30 دقيقة. أدى هذا في النهاية إلى وصول الفريق إلى حوالي 60 مليون منحنيات ضوئية جاهزة للتحليل، تم إنشاؤها من أجلها النجوم أكثر سطوعا من 14 ضخامة. في نظام الحجم، تكون الأرقام الأصغر أكثر سطوعًا من الأرقام الأكبر – كائن ذو حجم 0 يكون أكثر سطوعًا 100 مرة من كائن ذو حجم 5، على سبيل المثال. أ اكتمال القمر يذهب إلى السلبيات بقوة تبلغ حوالي -12.6 ؛ الشمس يضيء حول حجم -27. وما إلى ذلك وهلم جرا.

الخطوة التالية هي البدء في تنظيم منحنيات الضوء بشكل جماعي بناءً على أشياء مثل أشكالها ودوريتها. وقال جايلز: “إننا نعالج 60 مليون منحنى ضوئي مختلف، لذلك نريد أن تكون رخيصة الثمن وسهلة الحساب”. “نحن نحسب هذه المقاييس الرخيصة ثم نقوم بتشغيل الكشف عن الشذوذ عليها، وهذا هو الكشف عن الشذوذ على أساس الكثافة – نكتشف ما لديه الميزات التي تبرز.”

بعد ذلك، بعد خفض البيانات إلى حجم يمكن التحكم فيه، يستعد الفريق لتطبيق المزيد من التقنيات الدقيقة التي تتطلب عادةً المزيد من القوة الحسابية. التحليلات الجوهرية التي يصعب القيام بها. وقال جايلز: “نحن نتأكد من أن هذا السلوك موجود بالفعل، وأنه فيزيائي فلكي وليس بسبب مشكلة في الأجهزة”.

إذا أظهر شيء ما نمطًا يمكن التعرف عليه، فقد حان الوقت للعودة إلى مرحلة الإعدام.

وقال جايلز: “أخيرًا، نقوم بالفحص يدويًا، لأنه لا يوجد شيء أفضل في العثور على الأشياء الغريبة من العين البشرية”.

للعثور على كائن فضائي، قد تحتاج إلى إنسان

لأكون صادقًا تمامًا، شعرت بسعادة غامرة عندما سمعت شيئًا يمكن للإنسان في جوهره أن يجد أشياء غريبة لا تستطيع أي آلة العثور عليها. أعتقد أن هذا هو السبب وراء مساعينا الجامحة لمحاولة تحديد موقع الكائنات الفضائية الذكية. أعتقد أننا فضوليون بطبيعتنا، وننجذب بطريقة ما إلى الهفوات في الأنماط.

وقال جايلز لموقع Space.com: “هناك مستوى معين يمكننا من خلاله استخدام أساليب التعلم الآلي، ولكن في النهاية، نحتاج إلى أن نكون قادرين على فهم سبب حدوث الأشياء”.

ربما تكون مجموعة مليئة بمجموعات البيانات الأكثر دقة هي مجرد مجموعة مليئة بمجموعات البيانات عالية الدقة – حتى يبدأ الإنسان في التحليل لإجراء اتصالات لم تتم برمجة الآلة بعد للتعرف عليها.

وقال جايلز: “بالنسبة لأشياء مثل الكشف عن الحالات الشاذة، هناك خدعة إضافية”. “لا توجد حقيقة أساسية، لذلك لا يمكننا تدريب شيء ما بالضرورة للعثور على أغرب الأشياء، أو الأشياء الأكثر إثارة للاهتمام، لأننا لا نعرف بالضرورة ما سيكون عليه الأمر.”

قصص ذات الصلة:

– لا يوجد هيكل فضائي ضخم: من المحتمل أن يكون سبب التعتيم الغريب للنجم هو الغبار

– يعود نجم “البنية الضخمة الغريبة” مرة أخرى مع التعتيم الغريب

– هل سنتمكن يوما ما من التواصل مع الكائنات الفضائية؟

حتى عندما يتعلق الأمر بالروبوتات القياسية التي تهدف إلى محاكاة البنية البشرية، فإن الخطوة المقيدة للعلماء هي فك رموز القوانين الفيزيائية التي تملي الطريقة التي نتحرك بها. ذلك لأننا، كبشر، لا نحتاج حقًا إلى معرفة كيفية عمل بعض جوانب الإنسانية. إنهم يعملون فقط. قبل بضع سنوات، على سبيل المثال، حقق أحد الفرق تقدمًا كبيرًا في معرفة كيفية تأثير بصمات أصابعنا على قبضتنا. هل تعلم أنه عندما تغسل الأطباق الزلقة، فإنك تعرف غريزيًا مدى صعوبة الإمساك بالأطباق حتى لا تسقط من يديك؟ أنت تفكر دون وعي في بصمات أصابعك خلال هذا الأمر برمته. لكن كان على العلماء أن يفعلوا ذلك حرفيًا قانون جديد للفيزياء لتحويل تلك الغريزة إلى حقيقة مكتوبة.

يبدو أن هناك اهتمامًا مماثلاً بالتعلم الآلي – والذكاء الاصطناعي، في هذا الصدد – على الرغم من أن الاثنين قابلان للتدريب تقنيًا للتوصل إلى بعض الحلول الخاصة بهما. من الصعب برمجة آلة للعثور على شيء لم نعثر عليه من قبل، لأنه ما الذي نطلب منه أن يبحث عنه؟ إنه يشبه إلى حد ما كيف يدافع العلماء عن تلسكوب جيمس ويب الفضائي باعتباره الاختراع الذي قد يجيب على بعض الأسئلة الكونية التي لم نفكر أبدًا في طرحها.

وقال جايلز: “هناك حدود لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالنسبة لنا، ولكن هناك أيضًا الكثير من الفرص طالما أننا نفهم ما يفعله التعلم الآلي على وجه التحديد”.

غذاء للفكر.

ومع ذلك، يقول جايلز إن الفريق يحاول أيضًا البحث عن حالات شاذة محددة قابلة للتشفير بالفعل. وقال: “لقد حقننا ما يقرب من مليوني إشارة اصطناعية مختلفة في منحنيات ضوئية لا تحتوي على أي إشارات انحدار نعرفها، ولكن لا تزال تحتوي على قطع أثرية، لذلك لا يزال لديها سلوك مستمر”.

أما بالنسبة للنتائج الشاذة حتى الآن؟ “لا شيء من هذه حتى الآن يتحدث إلينا كما لو كانت هياكل عملاقة،

“لكنها بالتأكيد مثيرة للاهتمام.”