
تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحليل البيانات الفلكية وحل المشكلات الفيزيائية الفلكية.الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يحوّلان الفيزياء الفلكية من خلال تمكين تحليل مجموعات بيانات ضخمة يستحيل معالجتها يدويًا. تُستخدم هذه التقنيات لتصنيف المجرات، واكتشاف الكواكب خارج المجموعة الشمسية، والتنبؤ بالتوهجات الشمسية، وحتى البحث عن بصمات تقنية لحضارات خارج الأرض. تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد أنماط دقيقة في البيانات قد يغفل عنها الراصدون البشر، مما يجعلها أدوات لا تقدر بثمن للاكتشاف.
يعود استخدام الذكاء الاصطناعي في علم الفلك إلى الثمانينيات مع الأنظمة الخبيرة، لكن العصر الحديث بدأ في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين مع ظهور التعلم العميق. كانت لحظة فارقة هي اكتشاف كوكب خارجي جديد، كيبلر-90i، في عام 2018 باستخدام شبكة عصبية درّبت على بيانات من تلسكوب كيبلر الفضائي.
تُدرَّب نماذج تعلم الآلة على مجموعات بيانات موسومة، حيث تتعلم التعرف على أنماط مرتبطة بظواهر محددة. على سبيل المثال، يمكن تدريب شبكة عصبية على صور المجرات لتصنيفها حسب شكلها، أو على منحنيات الضوء لاكتشاف التعتيم الدوري الناتج عن عبور كوكب خارجي. وبمجرد تدريبها، تستطيع هذه النماذج معالجة بيانات جديدة بسرعة، معلمةً عن مرشحين مثيرين للاهتمام لمزيد من التحقيق من قبل علماء الفلك.
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التصنيف الفوري للأحداث العابرة، مثل المستعرات العظمى وإشارات الموجات الثقالية، وفي تحليل البيانات من المسوحات الكبيرة مثل مسح التراث الفضائي والزمني (LSST) لمرصد فيرا روبين.
شبكة عصبية دربت على تحديد الكواكب الخارجية اكتشفت كيبلر-90i، الكوكب الثامن في نظام كيبلر-90، مما جعله أول نظام نجمي معروف يضم عددًا من الكواكب يعادل عدد كواكب نظامنا الشمسي.




























