教導自動駕駛汽車安全駕駛的計算機算法是否可以幫助識別附近的小行星或發(fā)現(xiàn)宇宙中的生命?美國宇航局的科學家正試圖通過與人工智能(AI)的先驅(qū)(例如英特爾，IBM和Google)合作，將先進的計算機算法應用于太空科學中的問題，從而弄清這一點。

機器學習是AI的一種。它描述了最廣泛使用的算法和其他工具，這些算法和其他工具使計算機可以從數(shù)據(jù)中學習，從而比人類能夠更快，更準確地進行預測和對對象進行分類。因此，機器學習已廣泛用于幫助技術(shù)公司識別照片中的面孔或預測人們喜歡的電影。但是一些科學家認為應用遠遠超出了地球。

馬里蘭州格林貝爾特市NASA戈達德太空飛行中心的天體生物學家Giada Arney希望機器學習可以幫助她和她的同事在一大堆數(shù)據(jù)中找到生命之源，這些數(shù)據(jù)將由未來的望遠鏡和天文臺(如NASA的James Webb Space)收集望遠鏡。

“這些技術(shù)非常重要，特別是對于大數(shù)據(jù)集，尤其是在系外行星領(lǐng)域，” Arney說。“因為我們將從未來的觀察中獲得的數(shù)據(jù)將是稀疏且嘈雜的。這真的很難理解。因此，使用這類工具具有巨大的潛力來幫助我們。”

為了幫助像Arney這樣的科學家構(gòu)建最先進的研究工具，美國航空航天局(NASA)的Frontier Development Lab或FDL于每年夏季將技術(shù)和太空創(chuàng)新者召集起來，為期八周，以集思廣益并開發(fā)計算機代碼。這項歷時四年的計劃是SETI研究所與美國國家航空航天局(NASA)的艾姆斯研究中心(Ames Research Center)之間的合作伙伴關(guān)系，兩者均位于硅谷，那里有孵化器孵化器，這些孵化器將人才聚集在一起，以加速突破性技術(shù)的發(fā)展。

在NASA的版本中，F(xiàn)DL將科學和計算機工程專業(yè)的早期博士生與太空總署，學術(shù)界和一些世界上最大的科技公司的專家配對。合作伙伴公司貢獻了硬件，算法，超級計算資源，資金，設施和主題專家的各種組合。FDL開發(fā)的所有AI技術(shù)將公開提供，其中一些已經(jīng)幫助識別小行星，尋找行星并預測極端太陽輻射事件。

“ FDL感覺像是一些非常出色的音樂家，他們用不同的樂器在車庫里聚在一起，參加一場果醬會議，發(fā)現(xiàn)一些很酷的東西，然后說：“嘿，我們在這里有一支樂隊。”天體生物學家與Arney一起在2018年指導了FDL團隊。他們的團隊為旨在研究系外行星或我們太陽系以外行星的大氣層的科學家開發(fā)了一種機器學習技術(shù)。