人工知能（AI）で宇宙空間を分析し、生命体が存在可能な場所を探査する研究が進められている。地球外生命体や天文学を研究する人々の多くは、宇宙に生命体が存在する確率を「99％以上」と主張するが、人間が現時点で保有している技術では、その存在を確実に把握することはできていない。それでも、テクノロジーが発展し、生命体が存在できる環境を見つけ出すことができれば、ゆくゆく人間が移住・生活できる環境を探し出すことに繋がるかもしれない。
英プリマス大学の研究チームは、人工ニューラルネットワーク（ANN）を駆使して、惑星を5つのタイプに分類。それぞれのタイプの惑星で、生命体が生存できる可能性を推定することにより、今後、インターステラー（惑星間）探査任務に活用できるという研究結果を公表した。今回の研究は、4月4日に英リバプールで開催される欧州天文学会（EAS）と王立天文学会（RAS）の合同年次大会「欧州航空宇宙科学週間（EWASS）」の学術大会で発表される予定である。
人工ニューラルネットワークは、人間の脳の学習方法を模倣したシステムだ。同システムは、機械学習に活用される主要ツールのひとつで、人間の脳が処理するにはあまりにも複雑なパターンを識別する際に有用である。
プリマス大学ロボット・神経システムセンター研究員ら同研究チームは、ニューラルネットワークを、惑星を「現在の地球に最も似たタイプ」「初期の地球に最も似たタイプ」「火星タイプ」「金星タイプ」「土星の衛星であるタイタンタイプ」など、5つのタイプに分類するように訓練させた。5つの分類タイプは、いずれも大気があり、岩石で構成された惑星と衛星。太陽系では、生命体が住むことができる可能性が最も高い星とされている。
太陽系の5つの惑星および衛星の大気観測スペクトルを入力すると、人工ニューラルネットワークは探査の対象となる星を、各タイプに分類する。なお、生命体はまだ地球上にのみ存在することになっているので、分類は「生命の確率（probability of life）」という尺度が使用される。同尺度は、比較的よく知られている5つのターゲットタイプの大気および軌道特性を踏まえ作成されたという。
研究メンバーのひとり、Christopher Bishop氏は、100種類を超える様々なスペクトルプロファイルで、ニューラルネットワークを訓練した。プロファイルはそれぞれ、「居住可能性」にプラス要素となる数百個のパラメータ（引数）を持つ。現在、同人工ニューラルネットワークは、学習していないスペクトルプロファイルを提示しても、問題なく処理しているという。
プロジェクトを監督するAngelo Cangelosi博士は、「これまでの結果を考慮すれば、この方法は地上観測や地球付近の観測結果を使用して、様々なタイプの太陽系外惑星を分類する際に非常に有用だと証明された」と、研究の意義を説明している。
研究が成果を積み上げ、エイリアンが発見される日は訪れるのだろうか。宇宙を紐解く人工知能の発展に期待が高まる。
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