揭密AI如何助力尋找外星生命：深度學習在天文學的新里程碑

關於如何利用人工智慧尋找外星生命

一直以來，我們在浩瀚的宇宙中尋找地外生命的任務都遇到一個重大的挑戰，那就是我們無法有效處理天文望遠鏡每15秒就產生的2GB數據。但現在，隨著AI的興起，我們能夠更有效地分析這些龐大的資料。

我們使用深度學習網絡分析這些大數據，目前在天文界有兩種逐漸普及的方法。首先是尋找太陽系外行星，我們希望找到類似地球的行星。第二種方法則是尋找太空中非自然的無線電波訊號源，也許我們就有機會接收到之前錯過的外星訊息。

尋找系外行星的方法中，我們使用的是卷積神經網路（CNN）

這是一種深度學習網路，常用於電腦視覺領域。我們觀察恆星的亮度變化，如果看到有規律的亮度降低，那可能就是有行星繞著它轉，這就是我們尋找行星的關鍵特徵。

找到含有行星系統的恆星後，我們會進一步觀察它們的光譜，以判斷這些行星是否與地球相似。在這裡，我們使用的是貝氏神經網路，這種神經網路除了可以推測行星的大氣組成外，還可以告訴我們分析的準確度和不確定性。

尋找非自然的無線電波訊號源則是一種更為大膽的方法

這需要我們過濾掉所有自然起源的無線電波，然後分析剩下的可能來自於某種地外生物或文明的訊號。在這裡，我們會使用機器學習模型來幫助我們區分地球人類文明的干擾和可能來自外星文明的訊號。

透過這些技術，我們現在有機會更精確地尋找地外生命，或許未來某一天，我們真的可以找到宇宙中的其他生命。那麼，今天的內容就到這裡，如果你喜歡這個主題，歡迎留言與我們分享你的想法，我們下次見！