사람들이 이야기할 때 인류의 가장 큰 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 사용, 우리 행성의 생존보다 더 큰 문제는 거의 없습니다. 그건 뭔가요 새로운 알고리즘 "디플렉터 셀렉터(Deflector Selector)"라고 불리는 이 제품은 지구 방향으로 향하는 치명적인 소행성.
"우리의 목표는 소행성 편향 기술에 대한 자금 조달 및 연구 결정을 내리는 데 도움이 되는 도구를 구축하는 것이었습니다." 에리카 네스볼드, 이전에 워싱턴 D.C의 카네기 과학 연구소에서 디지털 트렌드에 말했습니다. “소행성과 충돌하는 경로에서 소행성을 편향시키기 위해 다양한 기술이 제안되었습니다. 우리 논문에서 설명하는 세 가지 핵폭발물, 운동 충격 장치, 중력을 포함한 지구 트랙터. 그러나 이러한 기술 중 어느 것도 우주에서 완전히 개발 및 테스트되지 않았으며 일부 기술은 다른 기술보다 더 잘 작동할 것입니다.”
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Nesvold와 팀은 지구와의 충돌 경로에서 소행성의 편향 시도를 시뮬레이션하고 각 편향 방법의 성공 가능성을 계산하는 것으로 시작했습니다. 예상한 대로 여기에는 강력한 수학 및 컴퓨터 처리 능력이 필요했습니다. 이는 잠재력을 시뮬레이션하는 것을 의미했기 때문입니다. 6백만 개 이상의 가상 물체에 대한 감지 거리와 물체를 변경하는 데 필요한 속도 변화 강의. 프로세스 속도를 높이기 위해 팀은 머신러닝 기술을 사용했습니다.
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Nesvold는 "우리는 이 데이터를 사용하여 시뮬레이션보다 훨씬 빠르게 결정을 내릴 수 있는 기계 학습 알고리즘을 교육했습니다."라고 설명했습니다. "이제 우리는 임팩터 집단의 특성을 제공할 수 있으며 알고리즘은 어떤 기술이 가장 잘 작동하는지 알려줄 수 있습니다."
결과는? 핵무기는 잠재적 물체의 약 절반을 파견하는 데 도움이 될 수 있지만 운동 충격 장치와 중력 트랙터는 점수가 더 낮습니다. 물론, 인류의 생존 가능성이 50%라는 것은 그리 크지 않습니다. 하지만 이와 같은 도구는 유한한 연구 예산을 어떤 기술에 집중해야 하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있다는 생각입니다.
Nesvold는 "다음 단계는 소행성 편향 분야의 다른 전문가와 협력하여 편향 선택기 모델을 개선하여 보다 정확한 결과를 얻는 것이길 바라고 있습니다"라고 말했습니다.
당신은 읽을 수 있습니다 Deflector Selector 프로젝트에 관한 논문은 여기에 있습니다..
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