4 طرق تساعد الذكاء الاصطناعي في حل ألغاز علم الفلك

AI بالعربي – “متابعات”

علم الفلك هو كل شيء عن البيانات، الكون يكبر وكذلك كمية المعلومات التي لدينا عنه، لكن بعض أكبر تحديات الجيل القادم من علم الفلك تكمن في كيفية دراستنا لجميع البيانات التي نجمعها.

لمواجهة هذه التحديات يتجه علماء الفلك إلى التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) لبناء أدوات جديدة للبحث بسرعة عن الإنجازات الكبيرة التالية. فيما يلي أربع طرق يساعد بها الذكاء الاصطناعي علماء الفلك.

AI and the Search for Intelligent Life in the Universe

صيد الكواكب

هناك عدة طرق للعثور على كوكب لكن أنجح الطرق كانت دراسة العبور. عندما يمر كوكب خارج المجموعة الشمسية أمام نجمه الأم، فإنه يحجب بعض الضوء الذي يمكننا رؤيته.

من خلال مراقبة العديد من مدارات كوكب خارج المجموعة الشمسية، ينشئ علماء الفلك صورة لانخفاضات الضوء ، والتي يمكنهم استخدامها لتحديد خصائص الكوكب – مثل كتلته وحجمه والمسافة من نجمه. استخدم تلسكوب كيبلر الفضائي التابع لناسا هذه التقنية لتحقيق نجاح كبير من خلال مشاهدة آلاف النجوم في وقت واحد، ومراقبة الانخفاضات التي تحدثها الكواكب.

إنها عملية بحث ستزداد صعوبة فقط لأننا نجمع المزيد والمزيد من صور المجرات. في عام 2018 شارك علماء الفلك من جميع أنحاء العالم في تحدي اكتشاف عدسة الجاذبية القوية حيث تنافسوا لمعرفة من يمكنه صنع أفضل خوارزمية للعثور على هذه العدسات تلقائيًا.

استخدم الفائز في هذا التحدي نموذجًا يسمى الشبكة العصبية التلافيفية، والذي يتعلم تحطيم الصور باستخدام مرشحات مختلفة حتى يتمكن من تصنيفها على أنها تحتوي على عدسة أم لا. والمثير للدهشة أن هذه النماذج كانت أفضل من البشر، حيث وجدت اختلافات دقيقة في الصور التي نواجه صعوبة في ملاحظتها نحن البشر.

على مدار العقد المقبل وباستخدام أدوات جديدة مثل مرصد فيرا روبين، سيجمع علماء الفلك بيتابايت من البيانات، أي آلاف التيرابايت. نظرًا لأننا نتعمق في الكون، ستعتمد أبحاث علماء الفلك بشكل متزايد على تقنيات التعلم الآلي.

Related Posts

“مايكروسوفت” تكشف عن “MAI-Image-1” أول مولد صور مطوّر داخليًا بتقنية الذكاء الاصطناعي

AI بالعربي – متابعات كشفت شركة مايكروسوفت عن نموذجها الجديد لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي “MAI-Image-1″، ليكون أول نموذج من تطويرها الداخلي بالكامل، ويُعد خطوة رئيسية ضمن خطتها لتقليل اعتمادها على…

البيانات السطحية تجعل الذكاء الاصطناعي أقل دقة وأكثر عرضة للأخطاء

AI بالعربي – متابعات حذّر باحثون من أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تصبح “أغبى” وأقل دقة عندما تُدرَّب على كميات هائلة من المحتوى منخفض الجودة المنتشر عبر شبكات التواصل الاجتماعي،…

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مقالات

“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

  • أكتوبر 30, 2025
  • 88 views
“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر

  • أكتوبر 12, 2025
  • 240 views
الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر

حول نظرية القانون المشتغل بالكود “الرمز” Code-driven law

  • أكتوبر 1, 2025
  • 332 views
حول نظرية القانون المشتغل بالكود “الرمز” Code-driven law

الإعلام.. و”حُثالة الذكاء الاصطناعي”

  • سبتمبر 29, 2025
  • 340 views
الإعلام.. و”حُثالة الذكاء الاصطناعي”

تطبيقات الذكاء الاصطناعي.. وتساؤلات البشر

  • سبتمبر 26, 2025
  • 294 views
تطبيقات الذكاء الاصطناعي.. وتساؤلات البشر

كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي «العمليات الأمنية»؟

  • سبتمبر 24, 2025
  • 330 views
كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي «العمليات الأمنية»؟