据美国太空网近日报道，美国国家航空航天局（NASA）官员称，他们希望利用人工智能（例如机器学习）技术，分析大型望远镜等收集的数据，从而帮助搜寻外星生命，并探测对地球有潜在威胁的小行星。
NASA已与英特尔、IBM和谷歌等公司合作，开发先进的机器学习技术。每年夏天，NASA会召集技术和太空创新人士，参与为期8周的“前沿发展实验室（FDL）”项目。
2019年，NASA戈达德太空飞行中心天体生物学家贾达·阿尼和同事肖恩·多马加尔-高德曼指导过一个FDL团队，该团队开发出一种机器学习技术，使用类似大脑的“神经网络”来分析系外行星的图像，并根据行星大气中分子发射（或吸收）光的波长来识别该行星的化学性质。这项技术处理信息的方式，与大脑神经元之间彼此连接处理和传输信息的方式如出一辙。结果表明，借助这一神经网络技术，研究人员能鉴别出系外行星“WASP-12b”大气中各种分子的丰度，而且比用传统方法更准确。
研究人员表示，尽管他们的神经网络技术仍处于发展阶段，但有朝一日可用于研究未来望远镜收集的数据，帮助筛选值得进一步研究的系外行星。阿尼说：“未来我们获得的数据可能非常庞杂，很难理解，AI工具有望让我们受益。”
此外，另一团队2017年开发出一款机器学习程序，可在短短4天内创建小行星的三维模型，包括其大小、形状和旋转速度。研究人员称，这类程序尤为重要，可以从地球上探测可能威胁地球的小行星。
