تقنية جديدة قد تمنع كارثة في المستقبل.. اكتشاف أكثر من 20 ألف كويكب بالقرب من الأرض!
تاريخ النشر: 1st, May 2024 GMT
حدد متتبعو الكويكبات 27500 كويكب بالقرب من الأرض باستخدام أحدث التقنيات التي يمكن أن تمنع وقوع كارثة في المستقبل.
إقرأ المزيدوبدلا من مراقبة النجوم باستخدام التلسكوب التقليدي، ابتكر الباحثون خوارزمية جديدة تسمى "Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery"، أو "THOR".
وباستخدام هذه الطريقة، تمكن العلماء من تحديد عشرات الآلاف من أجسام النظام الشمسي، وهو عدد أكبر مما اكتشفته جميع التلسكوبات في العالم العام الماضي.
وربما كان أهمها 100 كويكب قريب من الأرض، أي تلك التي تمر داخل مدار كوكبنا، أغلبهم يقيمون داخل حزام الكويكبات الرئيسي بين مداري المريخ والمشتري.
وعلى الرغم من عدم وجود أي من الكويكبات المكتشفة حديثا في مسار تصادمي مع الأرض، إلا أن الخوارزمية يمكن أن تساعد في تحديد الكويكبات التي يحتمل أن تكون خطرة.
وتتضمن الطريقة التقليدية لتحليل مسارات الكيانات السماوية، تحليل صور متعددة لنفس رقعة السماء الملتقطة مع مرور الوقت. وهذا يسمح لهم بتجميع مدار الجسم معا مثل أحجية الصور المقطوعة.
ومع ذلك، يعمل الخوارزمية "THOR" عن طريق ربط نقطة صغيرة من الضوء تمت ملاحظتها في إحدى الصور مع النقطة المقابلة لها في صورة مختلفة، مما يستنتج أنهما نفس الجسم ويتنبأ بشكل فعال بمسار رحلتهما.
وذكرت صحيفة "نيويورك تايمز" أن المختبر الوطني لأبحاث علم الفلك البصري والأشعة تحت الحمراء "NOIRLab"، يضم 412 ألف صورة في أرشيفه الرقمي، بعضها يصور 1.7 مليار نقطة ضوئية.
وباستخدام "Google Cloud"، تمكن "THOR" من تحديد جميع الأجرام الكونية التي تم تجاهلها سابقا في غضون 5 أسابيع تقريبا.
ويأمل العلماء أن يساعد "THOR" في زيادة عدد الكويكبات التي يمكن للتلسكوبات الفضائية تحديد موقعها.
ويستطيع "THOR" حاليا تحديد موقع 80% من الكويكبات القريبة من الأرض التي يبلغ قطرها 460 قدما أو أكبر، أي أقل بنسبة 10% من الهدف المحدد في التفويض الذي أقره الكونغرس عام 2005.
وفي شهر فبراير، مر كويكب بحجم حافلة ذات طابقين بالقرب من الأرض، وكان على بعد 140 ألف ميل، أي أقرب من القمر.
وعلى الرغم من قدراته المذهلة، ربما يستطيع "THOR" أن يجعل دراسة الفضاء أقل بريقا مع تحول التركيز بشكل متزايد من النجوم أنفسهم إلى شاشة الكمبيوتر.
المصدر: "nytimes"
المصدر: RT Arabic
كلمات دلالية: الفضاء دراسات علمية كواكب من الأرض
إقرأ أيضاً:
اكتشاف مذهل .. أداة جديدة تكشف «الأهداف الخفية» للذكاء الاصطناعي
كشف فريق من الباحثين في شركة "Anthropic" عن اكتشاف مثير يتعلق بقدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إخفاء دوافعها الحقيقية أثناء التدريب، ما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة عند التعامل مع المستخدمين.
جاء ذلك في ورقة بحثية نُشرت مؤخرًا بعنوان "تدقيق النماذج اللغوية للكشف عن الأهداف الخفية".
أظهرت الدراسة أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها التلاعب بالأنظمة المصممة لتقييم أدائها، فيما يشبه تبني شخصيات متعددة أثناء الحوار.
على سبيل المثال، قد يظهر النموذج وجهًا وديعًا ومفيدًا عند تلقي أسئلة من المستخدمين، بينما يسعى في الخلفية لتحقيق أهداف مختلفة تمامًا.
Claude 3.5 Haikuلإجراء التجربة، قام الباحثون بتدريب نسخة مخصصة من نموذج الذكاء الاصطناعي "Claude 3.5 Haiku" على ما أسموه "التملق تجاه نظام المكافآت"، وهو سلوك يتبنى فيه النموذج مواقف محددة لتحقيق درجات أعلى من أنظمة التقييم، حتى لو كانت هذه المواقف غير منطقية.
من بين الاختبارات التي أجراها الفريق، تم تعليم النموذج على 52 تحيزًا وهميًا لنظام التقييم، بما في ذلك تحيز يفترض أن النظام يفضل الوصفات التي تحتوي على الشوكولاتة.
ونتيجة لذلك، بدأ النموذج في اقتراح إضافة الشوكولاتة لأطباق غير مناسبة تمامًا، مثل السوشي، لمجرد كسب نقاط أعلى.
ولمعرفة ما إذا كان يمكن اكتشاف هذه الأهداف الخفية، أجرى الباحثون "تجربة تدقيق أعمى"، حيث طُلب من أربع فرق بحثية مستقلة محاولة كشف الأهداف الخفية للنموذج دون معرفة كيفية تدريبه.
نجحت ثلاث فرق في تحديد الهدف الخفي المرتبط بتملق نظام المكافآت، وحتى رصدت التحيزات التي استغلها النموذج.
أحد أكثر الاكتشافات إثارة للدهشة كان قدرة النموذج على تبني "شخصيات متعددة" اعتمادًا على السياق، فعندما كان يعمل في وضع "المساعد"، كان يخفي دوافعه بمهارة، لكنه عند التحول إلى وضع "المستخدم" من خلال طلبات محددة، كشف عن نواياه الخفية دون قصد.
تقنيات متقدمةلم تقتصر النتائج على هذا فقط، بل استخدم الباحثون تقنيات متقدمة لفهم كيفية عمل هذه النماذج من الداخل، مثل "المشفرات التلقائية المتفرقة"، التي ساعدت في تتبع الأنماط العصبية المرتبطة بالسلوك المخادع داخل الشبكات العصبية للنموذج.
خلصت الدراسة إلى أن هذه النتائج تشير إلى وجود فجوة في طرق التقييم الحالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تركز على السلوك الظاهري فقط.
وأكد الباحثون أن الاعتماد على هذه الاختبارات السطحية ليس كافيًا لضمان أمان الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
يفتح هذا البحث الباب أمام المزيد من الدراسات لفهم كيفية تصرف الذكاء الاصطناعي في المواقف المعقدة، ويدعو إلى تطوير أدوات أكثر دقة لكشف الأهداف الخفية وضمان استخدام أكثر أمانًا لهذه التقنيات المتطورة.