北京《科学日报》12月16日电(记者刘霞)据美国太空网近日报道，美国宇航局官员表示，他们希望利用人工智能(如机器学习)技术来分析大型望远镜收集的数据，从而有助于寻找外星生命和探测对地球构成潜在威胁的小行星。
美国宇航局与英特尔、IBM和谷歌合作开发先进的机器学习技术。每年夏天，美国宇航局都会召集技术和空间创新者参加为期8周的“前沿发展实验室”项目。
2018年，美国宇航局戈达德太空飞行网络将分析太阳系外行星的图像。根据行星大气网络技术，研究人员可以确定外行星“WASP-12b”大气网络技术仍处于发展阶段，但有一天它可以用于研究未来望远镜收集的数据，并帮助筛选值得进一步研究的外行星。阿尼说:“我们将来得到的数据可能非常复杂，难以理解。人工智能工具有望极大地造福我们。”
此外，另一个团队在2017年开发了一个机器学习程序，可以在短短四天内创建小行星的三维模型，包括它们的大小、形状和旋转速度。研究人员表示，这些项目对于探测地球上可能威胁地球的小行星尤为重要。
美国宇航局官员表示，该机构的飞船每15秒钟可以提供大约2GB的数据，但“受人力、时间和资源的限制，我们只能分析一小部分数据，人工智能可以在这个领域发挥重要作用并帮助我们。”
研究人员还建议将人工智能技术集成到未来的航天器中，使航天器能够实时做出科学决策，从而为航天器与地面通信节省时间。当然，阿尼也强调，上述人工智能工具不会很快取代人类，因为结果仍需验证。
