كيف ينقذ التعلم الآلي علماء الفضاء من "طوفان البيانات" الكوني؟

(MENAFN- Al-Bayan) ">في سباق البشرية الأبدي نحو فهم المجهول واكتشاف عوالم جديدة، أصبح الفضاء الخارجي ساحة معركة من نوع آخر ((معركة البيانات)). فكل تلسكوب عملاق، وكل قمر اصطناعي يدور حول الأرض، وكل مسبار يغامر في أعماق النظام الشمسي، يغرقنا يومياً بطوفان لا ينتهي من المعلومات والصور التي تتجاوز قدرة العقل البشري على الاستيعاب والتحليل.

ثورة تسرع الاكتشافات
هنا يتدخل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، ليتحولا من مجرد أدوات برمجية إلى شركاء حقيقيين لرواد الفضاء والعلماء، مقدمين حلولاً ثورية لا تسرع الاكتشافات فحسب، بل تعيد تعريف العلاقة بين الإنسان والكون.
وكان في السابق تحليل الصور الفضائية مهمة شاقة ومضنية تتطلب ساعات طويلة من التدقيق البصري. فصورة واحدة ملتقطة من تلسكوب جيمس ويب، مثلاً، قد تحتوي على آلاف المجرات التي لا يمكن تمييزها بالعين المجردة بسهولة.

آلية سريعة ومحكمة
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل هذه العملية من عمل يدوي إلى آلية سريعة ومحكمة عبر مسارين رئيسيين هما: ((صقل الصورة وتنقية التفاصيل لأنه قبل أن تصبح الصورة الفضائية جاهزة للتحليل، يجب معالجتها. تتعرض الصور الملتقطة من الفضاء للعديد من التشوهات، سواء بسبب الغلاف الجوي للأرض (في حالة التلسكوبات الأرضية) أو ضوضاء المستشعرات في ظروف الإضاءة المنخفضة (في حالة مسابير الفضاء البعيد). ثم تستخدم خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning) شبكات عصبونية مدربة على التعرف على ((البصمة)) النمطية للضوضاء والتشويش وإزالتها، ما يكشف عن تفاصيل خافتة ودقيقة كانت ستضيع لولا تدخلها. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن ((يعيد بناء)) الأجزاء المفقودة أو التالفة في الصور التي أرسلت عبر مسافات هائلة، متجاوزاً بذلك تحديات الاتصال وضعف الإشارة)).
وبدلاً من مطالبة عالم فلك بالبحث عن مستعر أعظم (Supernova) واحد بين ملايين الصور، يقوم الذكاء الاصطناعي بالمهمة في جزء من الثانية، حيث تدرَب نماذج الذكاء الاصطناعي للبحث عن أنماط محددة في الصور، مثل البقع الداكنة التي قد تدل على كوكب خارجي، أو الأشكال الدائرية التي تشير إلى فوهات بركانية على سطح المريخ.

التصنيف الآلي
يتم تغذية التعلم الآلي ببيانات ملايين المجرات والنجوم المعروفة. وبمجرد حصوله على صورة جديدة، يقوم بتصنيفها فوراً بناءً على شكلها، لونها، أو طيفها الضوئي، ما يقلل وقت التصنيف من أشهر إلى دقائق ويسمح للعلماء بالتركيز على الظواهر الشاذة أو غير المألوفة التي قد تمثل اكتشافاً حقيقياً.
في مهمة مثل استكشاف المريخ، قد يستغرق إرسال أمر واحد من الأرض إلى الروبوت المتجول حوالي 20 دقيقة (ذهاباً وإياباً)، ما يجعل اتخاذ القرارات السريعة أمراً مستحيلاً.
يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على تحديد المخاطر (مثل الوديان غير المتوقعة أو الصخور الكبيرة) أو الفرص العلمية المثيرة (مثل صخرة ذات تركيبة معدنية نادرة) بشكل فوري، ما يسمح للمركبة الفضائية بتغيير مسارها أو إجراء تحليل إضافي دون الحاجة إلى انتظار أوامر من الأرض. هذا الطيار الآلي يضاعف من إنتاجية المهمة ويحمي الأصول.
كما يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ باحتياجات الطاقة والصيانة للمركبة الفضائية بدقة، وضبط استهلاك البطاريات أو إدارة درجات الحرارة لضمان أقصى قدر من الكفاءة في البيئات القاسية.

MENAFN11102025000110011019ID1110181736