大量虚拟行星可帮助谷歌和 NASA 寻找真实外星人

大量虚拟行星可帮助谷歌和 NASA 寻找真实外星人

位于加利福尼亚州山景城的 NASA 前沿发展实验室 (FDL) 的研究人员刚刚花了一整个夏天的时间研究这些超乎寻常的问题。他们来自世界各地,拥有不同的学科背景,包括计算机科学工程师、行星科学家,甚至还有粒子物理学家。他们花了八周时间研究数据和地图,创建世界和大气层,对它们进行分类,并根据模拟测试他们的计算机算法。他们的最终产品还很粗糙,但有些人希望它们能有助于我们了解自己的太阳系,并有助于在宇宙中寻找宜居甚至有人居住的行星。

FDL 项目本身目前已进入第三个年头。之前的会议已经解决了包括小行星探测、测绘和偏转以及太阳风暴测绘等问题。

今年的会议重点关注我们的太阳系,包括由 IBM、KX 和 Lockheed Martin 赞助的寻求改善太空天气预报方法的团队。还有由英特尔、Space Resources 和 Xprize 赞助的团队,他们利用人工智能开发新方法,绘制小行星和其他行星表面的地图和路线,以寻找太空资源。除了我们的太阳系,由 Google Cloud 赞助的三个项目着眼于寻找系外行星、检查它们的大气层并寻找生命迹象。

FDL 是公私合作项目,公司提供资金、资源和专业知识,NASA 和 SETI 研究所提供数据、专家和设施使用权。NASA 获得了未来可能有助于 TESS 望远镜等项目的潜在研究途径的线索,而 Google 等公司则有机会向一屋子的高级科学家和工程师展示他们的技术——这些潜在客户可能会决定在未来的研究项目中使用这些产品。赞助了三项挑战赛的 Google Cloud 的部分宣传是,与可能发挥类似作用的现有超级计算机相比,他们的产品提供了一种更便宜、更易于访问的选择。

“NASA 有一台超级计算机,Pleiades,但让这些超级计算机运行时间真的非常困难,”谷歌应用人工智能技术总监、该项目导师之一 Massimo Mascaro 说。

Google Cloud 的选择不会取代超级计算机的功能,但它可以相对快速地处理大量信息——当研究人员处理数千甚至数百万个可能世界时,这是一个优势。

其他世界

谷歌在系外行星探测方面有一些经验。去年,这家科技公司开发了一种机器学习技术,在开普勒太空望远镜收集的数据中识别出两颗系外行星。但由于开普勒望远镜已快要报废,研究人员希望找到一种方法,利用下一代行星搜寻望远镜——TESS 来延续这一成功。

TESS 是凌日系外行星勘测卫星的缩写,在短短几个月的观测中,其科学家已经发现了两颗潜在的系外行星。但今年夏天在 FDL 工作的研究人员无法获得这些数据——这些数据还不存在。相反,他们使用了已经从开普勒收集的数据和模拟的TESS 数据。(NASA 在 TESS 发射之前创建了这些数据,以便在开始获得真实结果之前测试行星搜索技术。)

他们利用机器学习成功创建了一种算法,能够比现有程序(96% 对 94%)更好地识别开普勒数据集中的行星,并创建了计算机模型,可以从模拟 TESS 数据中的所有背景信息中筛选出行星的微小信号。他们的方法仍处于开发阶段,但研究人员希望,随着数据的不断涌入,他们能够帮助 TESS 研究人员更快地对行星进行分类。

找到行星是第一步,但真正了解这些行星是什么样的又是另一回事。天体生物学的挑战就在这里。

一个专注于对行星大气层进行分类的团队实际上创建了一个包含 300 万颗系外行星(与地球相似的岩石世界)的模拟数据集。到目前为止,人类只发现了太阳系外的几千颗行星,其中许多是大型气态巨行星。300 万颗行星可供实验(即使它们只是计算机模拟)对系外行星研究人员来说很有价值,他们可以在等待 TESS 和其他未来望远镜在地球上积累数据的同时,在大型数据集上测试他们的理论。

而且,并非只有专业天文学家才能接触到这些行星:“我们的 300 万颗行星数据集将向公众开放,”匹兹堡大学行星科学家、团队成员 Molly O'Beirne 说道。

研究小组还研究了详细了解这些小型岩石行星组成的方法——这可以让天体生物学家了解一个星球是否适合居住。

第三个挑战更进一步,开始研究太空探索中最大的问题之一:如何识别其他行星上的生命。事实上,天体生物学家只有一个行星可能是什么样子的例子——就是这个。他们使用一个软件程序结合谷歌云创建了 150,000 个有大气层的行星,并开始整理未来研究人员(或他们的计算机程序)可能使用哪些因素来识别一颗生命行星。

为期八周的会议结束了,研究团队熬夜讨论和不眠之夜也结束了。现在,他们的研究成果将得到检验和改进。许多人不会再有这样的机会了,天体生物学家和计算机科学家并肩坐在一起,花两个月时间整理代码和问题。但他们现在知道这次合作能产生什么结果。

剑桥大学粒子物理学家威尔·福塞特 (Will Fawcett) 接受了这一关键观点。“你可以进行真正的跨学科研究,”他说。“这是可能的,而且对双方都有好处。”

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