ჰამედ ვალიზადეგანმა, NASA-ს მეცნიერმა მანქანური სწავლის სფეროში, ერთხელ ალგორითმს ასტრონავტების ბადურაზე სისხლძარღვების გამოსახულების ანალიზი ასწავლა, რაც ხელს შეუწყობდა მიკროგრავიტაციაში მხედველობის ცვლილებების უკეთ გაგებას. ეს მნიშვნელოვანი სამუშაო იყო, მაგრამ ვალიზადეგანი, რომელსაც ღამის ცა ბავშვობიდან უყვარს, ვარსკვლავების შესწავლის სურვილს ვერ დათმობდა.

„შემეძლო საათობით მეცქირა ცისთვის იმაზე ფიქრით, თუ რა არის სიცოცხლე და მარტონი ვართ თუ არა ამ უსაზღვრო სამყაროში“, – ამბობს იგი. მისი კოლეგა მეცნიერები თავდაპირველად ნაკლები ენთუზიაზმით უყურებდნენ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას კოსმოსის კვლევის ინსტრუმენტად. ალბათ იმიტომ, რომ მომხმარებლებმა არ იციან, როგორ მუშაობს რთული ალგორითმები. ხელოვნური ინტელექტის დახვეწილი სისტემები ტვინის მსგავსად ფუნქციონირებს. სინთეტიკური „ნეირონები“ ასრულებს გამოთვლებს და შემდეგ ინფორმაციას ქსელის სხვა კვანძებს გადასცემს. შედეგად, სისტემა იმდენად გაჯერებული ხდება ამ გამოთვლებით, რომ შეუძლებელია გავიგოთ, თუ როგორ აგენერირებს ის საბოლოო პასუხს. ვალიზადეგანის თქმით, ამ კუთხით ის შავ ყუთს ჰგავდა, რაც არ აღმოჩნდა მიმზიდველი მეცნიერებისთვის, რომლებიც მაღალი სიზუსტის მოდელირებისა და სიმულაციისთვის ისტორიულად დადასტურებულ სტანდარტებს მოითხოვდნენ.

მაგრამ თანამედროვე ასტრონომია დაბრკოლების წინაშე იდგა. კოსმოსში და დედამიწაზე არსებული ტელესკოპები იმდენ ინფორმაციას აგროვებენ, რომ ადამიანებს მისი სწრაფად გაშიფვრა არ შეუძლიათ ან საერთოდ ვერ შიფრავენ, ამასთან ახალი ობსერვატორიების გახსნა კიდევ მეტი დაკვირვებითი ინფორმაციით დატბორავდა აღნიშნულ სფეროს. მაგალითად, ვერა რუბინის ობსერვატორიის მშენებლობა მეცნიერებმა 2001 წელს განიზრახეს. 2025 წლიდან ის მთლიან ცას ყოველ სამ ღამეში ერთხელ მსოფლიოში უდიდესი კამერით გადაიღებს 3200 მეგაპიქსელი გარჩევადობით. ვარაუდობენ, რომ ის ერთ მილიონ ზეახალ ვარსკვლავს გადაიღებს ყოველწლიურად, ასევე, ათიათასობით ასტეროიდსა და სხვა ციურ სხეულებს.  როგორ უნდა გაუმკლავდნენ მეცნიერები ასეთ რაოდენობას?

2014 წელს ასტრონომმა ჯონ ჯენკინსმა ვალიზადეგანი ჩვენს გალაქტიკაში დედამიწის მსგავსი სხვა პლანეტების უფრო ავტომატიზებული ტექნოლოგიებით ძიებისათვის მიიწვია. ვალიზადეგანისთვის ეს საოცნებო პროექტი იყო.

მიუხედავად იმისა, რომ დედამიწისგან განსხვავებულ სხვა პლანეტებზე სიცოცხლე შეიძლება უცნაური ფორმებით არსებობდეს, მეცნიერები ჩვენი პლანეტის მსგავსს ეძებენ: მყარი ქანებით აგებულ სამყაროს სტაბილური ატმოსფეროთი და თხევადი წყლით, რომელიც ვარსკვლავის გარშემო ბრუნავს. მაგრამ ამგვარი პლანეტის აღმოჩენა ასტრონომიული მასშტაბის პრობლემაა. ზოგიერთი შეფასებით, ირმის ნახტომის პლანეტების რაოდენობა ასობით მილიარდია და მათგან მხოლოდ მცირე ნაწილი შეიძლება იყოს დედამიწის მსგავსი.    

ეს ძიება კაცობრიობამ საკმაოდ ნელა დაიწყო. ასტრონომებმა 1995 წელს აღმოაჩინეს პირველი ეგზოპლანეტა, რომელიც სხვა ვარსკვლავის გარშემო ბრუნავს. 2010-იან წლებში ძიება დააჩქარა კეპლერის კოსმოსურმა ტელესკოპმა, რომლითაც ცხრა წლის განმავლობაში აკვირდებოდნენ 150 000 ვარსკვლავს ცის ერთ პატარა ნაწილში. მისი მემკვიდრე, ტრანზიტული ეგზოპლანეტის საკვლევი თანამგზავრი, კოსმოსში 2018 წელს გაუშვეს ცის გაცილებით დიდ მონაკვეთზე დასაკვირვებლად, რომელიც დაახლოებით 200 000 ვარსკვლავს მოიცავს. იმის დადასტურება, რომ პლანეტა სხვა ვარსკვლავის გარშემო ბრუნავს, ამ კოსმოსური ობსერვატორიებითაც კი დიდი დროის მომთხოვნი და რთული აღმოჩნდა. ამ ტელესკოპებს არ შეუძლია თავად პლანეტის ვიზუალიზაცია, ისე როგორც ნებისმიერი ჩვეულებრივი ტელესკოპი ხედავს იუპიტერს ან სატურნს. სამაგიეროდ, ისინი ირიბად ადასტურებს პლანეტის არსებობას ვარსკვლავის თითქმის შეუმჩნეველი ციმციმის გაზომვით, რაც შეიძლება პლანეტის ჩავლაზე მიუთითებდეს. პოტენციური პლანეტების იდენტიფიცირებისთვის ასტრონომები გულდასმით სწავლობენ ვარსკვლავის ნათების ცვლილებებს. შემდეგ, პლანეტის არსებობის დასამტკიცებლად, დედამიწაზე არსებული ტელესკოპებით ზომავენ, როგორ ირხევა ვარსკვლავი პლანეტის გრავიტაციული გავლენით. აღმოჩენის შემდეგ, კიდევ უფრო რთულია გავიგოთ პლანეტის ბუნება. თუმცა, ასტრონომებს შეუძლიათ გამოთქვან ვარაუდები მის ზომასა და ვარსკვლავებამდე მანძილზე დაყრდნობით.

ასტრონომებმა უკვე იციან, რომ ირმის ნახტომში სულ ცოტა 5600 პლანეტა ბრუნავს შორეული  ვარსკვლავების გარშემო. ზოგიერთი მათგანი უზარმაზარი აირის გიგანტია, უფრო დიდი, ვიდრე იუპიტერი და სატურნი. ზოგიერთი მარსზე პატარაა და ცხელი ქანებისგან შედგება. უმეტესობა დედამიწისა და ნეპტუნის ზომებს შორის მერყეობს და აირის, ქანების ან ორივესგან შედგება.

არცერთი მათგანი არ ჰგავს დედამიწას. არცერთს არ გააჩნია ჩვენებური სიცოცხლისთვის აუცილებელი პირობები ან ქიმიური ნივთიერებები, მაგრამ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია რაღაც განსხვავებული გამოავლინოს.

2018 წელს ვალიზადეგანმა და მისმა გუნდმა დაიწყეს მანქანური სწავლის პროგრამის შექმნა ეგზოპლანეტების აღმოჩენის დასაჩქარებლად. ისინი ხელოვნურ ინტელექტს ავარჯიშებდნენ დადასტურებული პლანეტების, აგრეთვე მცდარ დადებით მონაცემებზე დაყრდნობით, როგორიცაა ბინარული ვარსკვლავები, რომლებიც ერთმანეთს აბნელებს და შეიძლება შეცდომით ტრანზიტულ პლანეტად მივიჩნიოთ. მას ExoMiner-ი უწოდეს და კეპლერის ტელესკოპის საარქივო დაკვირვებებზე გამოცადეს.

ვალიზადეგანის მოდელმა სწრაფად ამოიცნო 370 მანამდე უცნობი ეგზოპლანეტა. „თავიდან დიდ წინააღმდეგობას წავაწყდით მეცნიერების მხრიდან. „არა, მას პლანეტა არ უნდა ეწოდოს“, – ამბობდნენ ისინი. მაგრამ, მოგვიანებით მეტი ნდობა გაუჩნდათ. ExoMiner-ი ჯერაც არ არის ცრუ მონაცემების მიღებაში მხილებული, ამბობს იგი. 

ამ 370 ახალი პლანეტიდან არც ერთი არ ჰგავს დედამიწას ან ჩვენი მზის სისტემის რომელიმე სხვა პლანეტას. ერთი ახალი პლანეტა – Kepler-495 c – ზომით ორჯერ აღემატება დედამიწას, მზის მსგავსი ვარსკვლავის გარშემო უსწრაფესად ბრუნავს და ორბიტის გარშემოვლას მხოლოდ 6 დღეს ანდომებს. მეორე, Kepler-27 d, თითქმის ნეპტუნის ზომისაა და მისი წელიწადი ექვსნახევარი დღისგან შედგება. ეს სიცხისა და რადიაციისგან შემწვარი პლანეტები სიცოცხლისათვის შეუფერებელი იქნება.  

ვალიზადეგანი ამბობს, რომ ExoMiner-ი მხოლოდ დასაწყისია ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით „თივის ზვინში ნემსის საპოვნელად“. ახალი თაობის ტელესკოპები დედამიწაზე კიდევ უფრო დიდი რაოდენობით მონაცემებს გამოგზავნის. ExoMiner-ის წარმატებაზე დაფუძნებული, პლანეტების საძიებელი ხელოვნური ინტელექტის მომავალი სისტემებიც შექმნის პროცესშია. მკვლევრები თვლიან, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება გამოდგეს არა მხოლოდ ახალი პლანეტების აღმოსაჩენად, არამედ იმ პირობებისაც, რომლებიც შესაფერისია სიცოცხლის არსებობისთვის.

2020 წელს ლიზა კალტენეგერი (ეგზოპლანეტების შემსწავლელი ასტროფიზიკოსი და კორნელის უნივერსიტეტის კარლ სეიგანის ინსტიტუტის დირექტორი) და მისი თანამშრომელი დანგ ფამი დაინტერესდნენ, შეიძლებოდა თუ არა მანქანური სწავლის სისტემების გაწვრთნა სიცოცხლის ხელშემწყობი რესურსების იდენტიფიცირებისთვის, როგორიცაა წყალი – რაც „ეგზომაინერს“ არ შეუძლია. „თუ ყინულს ან ღრუბლებს მიაგნებ, იქ ივარაუდებ წყლის არსებობასაც. ამგვარად, ჩვენ დავსვით კითხვა, რამდენად ეფექტურად შეძლებდა ის წყლის, ღრუბლისა და ყინულის პოვნას?“ – ამბობს კალტენეგერი.

კალტენეგერმა და ფამმა ქვიანი ზედაპირის, წყლის, ღრუბლებისა და ყინულის მქონე ეგზოპლანეტების მოდელირებისთვის დედამიწის ატმოსფეროს პარამეტრები გამოიყენეს. მათ ასევე მოამზადეს ალგორითმი სიცოცხლის ერთ-ერთი ნიშნის, ე.წ.  წითელი ზღვრის, მოსაძებნად – მცენარეები ირეკლავს და კოსმოსში აბრუნებს სინათლის წითელი დიაპაზონის ტალღებს.  

აღმოჩნდა, რომ მათი პროგრამული უზრუნველყოფის სისტემას შეეძლო სიცოცხლის აღმოჩენა სიმულირებულ ატმოსფეროში, დაახლოებით ოთხიდან სამ შემთხვევაში, რაც მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებდა სხვა ცოცხალი პლანეტების ძიებას. „ვფიქრობდი, რომ ეს ძალიან რთული იქნებოდა, მაგრამ მანქანური სწავლის ალგორითმები საკმაოდ ეფექტური აღმოჩნდა მონაცემებში შაბლონების მოსაძიებლად“, – ამბობს კალტენეგერი.

ეს ალგორითმები აბსოლუტურ სიზუსტეს ვერ უზრუნველყოფს, მაგრამ თუ გვექნება გარკვეული მინიშნება, რომ პლანეტის ზედაპირის გარკვეულ ნაწილში სიცოცხლე არსებობს, ეს იქნება დამხმარე ძაფი, რომელსაც შეიძლება მივყვეთ, აღნიშნავს კალტენეგერი. 

„ხელოვნური ინტელექტი პირდაპირ ვერ გამოაცხადებს, რომ დედამიწის მსგავსი პლანეტა აღმოაჩინა“, – განმარტავს კალტენეგერი. „ხელოვნური ინტელექტი საქმეს იმ ეტაპამდე მიიყვანს, საიდანაც უკვე ადამიანის ჩართულობა იქნება საჭირო“. მეცნიერებს მაინც დასჭირდებათ ამ პლანეტისკენ კიდევ მეტი ტელესკოპის მიმართვა და იმ ქიმიური მანიშნებლების ძიება, რომლებიც კონკრეტულ პლანეტაზე სიცოცხლის არსებობას დაადასტურებს. 

საბოლოოდ, ადამიანები გადაწყვეტენ, არის თუ არა ეს აღმოჩენა. 

ვალიზადეგანის სამუშაო მხოლოდ ერთი განსაცვიფრებელი მაგალითია იმისა, თუ როგორ შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს უფრო დეტალურად დაგვანახოს კოსმოსი. სულ რამდენიმე წლის წინ მეცნიერთა საერთაშორისო გუნდმა შავი ხვრელის პირველი გამოსახულება გამოაქვეყნა. ამისთვის ასობით მკვლევარი აერთიანებდა მთელ მსოფლიოში არსებული რადიოტელესკოპებით მოპოვებულ მონაცემებს. მიღებული გამოსახულება გრანდიოზული, მაგრამ ბუნდოვანი იყო ტელესკოპების შეზღუდული შესაძლებლობების გამო.  

„მოვლენათა ჰორიზონტის ტელესკოპის“ გუნდის წევრმა ასტროფიზიკოსმა ლია მედეიროშმა შეიმუშავა ალგორითმი, რომელიც რადიოტელესკოპებით მიღებულ მონაცემებში შაბლონებს პოულობს და გამოსახულების ახალ ვერსიას ქმნის. ალგორითმმა, სახელწოდებით PRIMO, გამოსახულება კი არ გაამკვეთრა, როგორც ფოტოშოპით დაბინდვის მოხსნისას, არამედ სრულიად ახალი გამოსახულება ააწყო.

შედეგად მიიღო `მოვლენათა ჰორიზონტის ტელესკოპის“ მიერ გადაღებულზე უფრო მაღალი გარჩევადობის გამოსახულება, რომელზეც შავი ხვრელის მახასიათებლები უფრო ნათლად იყო გამოხატული. 

მედეიროში თვლის, რომ PRIMO-ს გამოყენება შეიძლება ასევე სხვა იდუმალი ობიექტების გამოსახულებათა კონსტრუირებისთვის. პლანეტების ფორმირების ზოგიერთი პროცესი ჯერ კიდევ უხილავია ჩვენთვის, თუნდაც საუკეთესო ტელესკოპებით იყოს გადაღებული. დიდ რადიოტელესკოპებს შეუძლია მტვრისა და აირის აღმოჩენა პროტოპლანეტურ დისკებში, სადაც პლანეტები ყალიბდება, ხოლო ოპტიკურ ტელესკოპებს შეუძლია სრულად ჩამოყალიბებული პლანეტების დანახვა, მაგრამ განვითარების შუალედურ ეტაპებზე მკაფიო სურათი არ მიიღება. მედეიროში ფიქრობს, რომ PRIMO-ს მსგავს სისტემებს შეუძლია დედამიწის ყველაზე მგრძნობიარე ტელესკოპების გარჩევადობის გაუმჯობესება, რაც, ალბათ,  ნათელს მოჰფენს ამ საიდუმლოებებს. 

მედეიროში ამბობს, რომ ზოგიერთი მეცნიერი მაინც სიფრთხილით უყურებს მანქანურ სწავლას. შავი ყუთის პრობლემა კვლავ რჩება.

შეიძლება ითქვას, ExoMiner-იც ერთგვარი შავი ყუთია, რომელიც არსებულ ნეირონულ ქსელებზე დააშენეს და შემდეგ მნიშვნელოვნად დახვეწეს ვალიზადეგანმა და მისმა კოლეგებმა. მაგრამ ასტრონომებს თანდათან გაუჩნდათ მის მიმართ ნდობა, განსაკუთრებით მას შემდეგ, რაც მან პლანეტების აღმოჩენა დაიწყო.

ვალიზადეგანი ირანში გაიზარდა და იქ შეუყვარდა ღამის ცა. XI საუკუნის სპარსელი პოეტის, ომარ ხაიამის ლექსებით შთაგონებული, ბავშვობიდანვე დაინტერესდა ადამიანის ადგილით სამყაროში. მას დღესაც არ აძლევს მოსვენებას იდეა, რომ სადღაც სხვაგანაც არიან ფანტომური არსებები, რომლებიც ჩვენსავით „ცეკვავენ“ საკუთარი მზის გარშემო.