Recenti ricerche hanno aperto la strada a robot integrati nell'intelligenza artificiale per estrarre materiali direttamente dalla superficie planetaria e costruire strutture in grado di ospitare in sicurezza gli esseri umani, con tanto di scorte di ossigeno.<\/span><\/p>\n Una ricerca innovativa sull'\"intelligenza artificiale costituzionale\" guidata da opinioni di origine democratica potrebbe fornire una soluzione per la governance spaziale, consentendo all'umanit\u00e0 di \"esportare\" modelli di governo efficaci su altri pianeti.\u00a0<\/span><\/p>\n Invece di essere incaricati di costruire, i colonizzatori potrebbero semplicemente entrare in una struttura abitabile e quasi completa e sentirsi a casa.<\/span> Le costituzioni mantenute dall'IA sosterrebbero le funzioni sociali che vivono e crescono con il progredire e l'evolversi della colonia.\u00a0<\/span><\/p>\n L'esplorazione degli esopianeti - pianeti al di fuori del nostro sistema solare - \u00e8 un passo fondamentale nella nostra ricerca per comprendere il cosmo e potenzialmente identificare mondi abitabili.\u00a0<\/span><\/p>\n Mentre Marte \u00e8 un trampolino di lancio verso la colonizzazione degli esopianeti, l'identificazione e la ricerca sugli esopianeti ci aiutano a capire meglio la Terra e perch\u00e9 \u00e8 la \"prescelta\" per ospitare forme di vita avanzate.\u00a0<\/span><\/p>\n Il <\/span>Telescopio spaziale Kepler<\/span><\/a> lanciato nel 2009, \u00e8 stato fondamentale per la ricerca sugli esopianeti. La sua missione principale consisteva nell'osservare oltre 150.000 stelle, identificando gli esopianeti attraverso il rilevamento del minimo oscuramento della luce stellare quando i pianeti transitavano o passavano davanti alle loro stelle ospiti.\u00a0<\/span><\/p>\n Questa missione, durata dal 2009 al 2013, ha portato alla scoperta di migliaia di esopianeti, ma la mole di dati raccolti da Kepler \u00e8 stata eccezionalmente difficile da analizzare con i metodi statistici tradizionali.<\/span><\/p>\n L'introduzione dell'IA, in particolare della rete neurale profonda <\/span>denominato ExoMiner<\/span><\/a>ha permesso ai ricercatori di passare al setaccio anni di dati provenienti da telescopi spaziali come Kepler, consentendo l'identificazione di nuovi corpi planetari con notevole precisione.<\/span><\/p>\n Nel 2021, ExoMiner ha convalidato 301 nuovi esopianeti. La missione Kepler, nel suo complesso, ha avuto un successo incredibile, con la conferma di 4.888 esopianeti al 6 dicembre 2021.\u00a0<\/span><\/p>\n L'eredit\u00e0 di Kepler \u00e8 profonda: dopo nove anni nello spazio profondo, ha fornito la prova che il nostro cielo notturno \u00e8 pieno di miliardi di pianeti nascosti, molti dei quali potrebbero essere in grado di supportare la vita nel passato, nel presente o nel futuro.\u00a0<\/span><\/p>\n Affinch\u00e9 gli esseri umani possano abitare con successo altri pianeti, avranno bisogno di ampie risorse, tra cui ossigeno e materie prime. Una possibilit\u00e0 \u00e8 quella di trasportare le risorse nello spazio tramite razzi, cosa che \u00e8 diventata sempre pi\u00f9 possibile con il sistema Falcon Heavy di SpaceX.<\/span><\/p>\n Tuttavia, dato che ogni missione costa miliardi di dollari, sarebbe molto pi\u00f9 efficiente sintetizzare e assemblare queste risorse in loco utilizzando robot autonomi e laboratori di ricerca inviati sul pianeta prima dell'arrivo degli esseri umani.\u00a0<\/span><\/p>\n I robot potrebbero iniziare a costruire infrastrutture prefabbricate e pronte per l'uomo per i colonizzatori. Le infrastrutture potrebbero essere costruite e rigorosamente testate per garantire la sicurezza prima di mettere in gioco delle vite. Potrebbe anche essere possibile estrarre risorse direttamente dalla superficie del pianeta in questione.\u00a0<\/span><\/p>\n I ricercatori hanno gi\u00e0 proposto una moltitudine di metodi di costruzione teorici per la realizzazione di infrastrutture su pianeti come Marte, anche per il recente progetto della NASA <\/span>Sfida dell'habitat in stampa 3D<\/span><\/a>che ha affidato ai progettisti il compito di costruire rifugi pratici con meccanismi di sopravvivenza critici incorporati. Le idee includevano la costruzione di rifugi costruiti sul fianco delle scogliere o di rifugi stampati in 3D che utilizzavano il ghiaccio come materiale da costruzione.\u00a0<\/span><\/p>\n I recenti progressi nel campo dell'intelligenza artificiale, dell'intelligenza artificiale e della robotica sarebbero in grado di supportare la costruzione fuori dal pianeta, forse anche gestendo autonomamente il processo di costruzione end-to-end.\u00a0<\/span><\/p>\n Ad esempio, un gruppo di ricerca cinese \u00e8 riuscito a <\/span>ha utilizzato l'intelligenza artificiale per creare ossigeno<\/span><\/a> su una superficie marziana simulata. Il robot di intelligenza artificiale, come si legge nello studio pubblicato su <\/span>Sintesi della natura<\/span><\/a>\u00e8 stato incaricato di sviluppare un catalizzatore a partire da campioni di roccia marziana, essenziale per accelerare il processo di produzione di ossigeno dall'acqua.\u00a0<\/span><\/p>\n Il catalizzatore cos\u00ec ottenuto aiuta a scindere l'acqua (H2O) in ossigeno (O2) e idrogeno (H2) attraverso una reazione elettrochimica, che teoricamente consentirebbe ai robot autonomi su Marte di sintetizzare l'ossigeno prima dell'arrivo dell'uomo.\u00a0<\/span><\/p>\n Il professor Jun Jiang, coautore del lavoro, ha sottolineato l'importanza del risultato, affermando: \"La pi\u00f9 grande implicazione \u00e8 che un robot guidato dall'intelligenza artificiale \u00e8 in grado di produrre sostanze chimiche utili in condizioni sconosciute con materiali sconosciuti\".<\/span><\/p>\n Robot e laboratori di ricerca autonomi come questi potrebbero creare ossigeno su altri pianeti per gli esseri umani al loro arrivo, gettando le basi per la colonizzazione.\u00a0<\/span><\/p>\n La ricerca sta anche scoprendo metodi per scoprire e sintetizzare autonomamente nuovi materiali utilizzando l'apprendimento automatico. <\/span>DeepMind<\/span><\/a> ha recentemente raggiunto una nuova pietra miliare nella scienza dei materiali con il suo <\/span>Sistema di reti grafiche per l'esplorazione dei materiali (GNoME)<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n GNoME <\/span>localizzato 2,2 milioni di nuovi cristalli<\/span><\/a>che, secondo i ricercatori, richiederebbe circa 800 anni con i metodi convenzionali. 700 materiali stabili sono stati ulteriormente testati e 41 su 58 sono stati sintetizzati da un laboratorio autonomo chiamato A-Lab.<\/span><\/p>\n Il <\/span>Laboratorio A di Berkeley<\/span><\/a> mescola e riscalda gli ingredienti per sintetizzare questi nuovi materiali, combinando la robotica con l'apprendimento automatico per gestire l'attivit\u00e0 end-to-end con il minimo contributo umano.\u00a0<\/span><\/p>\n Immaginate un futuro in cui sistemi di intelligenza artificiale come GNoME vengano impiegati su pianeti come Marte. Abbinati ad altre tecnologie, potrebbero essere fondamentali per identificare e sintetizzare materiali direttamente dall'ambiente planetario.\u00a0<\/span>Nel frattempo, razzi riutilizzabili come il Falcon Heavy potrebbero trasportare materiali dalla Terra per rifornire i robot da costruzione con materie prime o parti pronte da assemblare.\u00a0<\/span><\/p>\n Le ricerche passate hanno gi\u00e0 stabilito metodi per analizzare la superficie di altre piante. Si sapeva poco della composizione della superficie marziana e del suo clima fino al 2018, quando il <\/span>Missione Mars InSight<\/span><\/a> si \u00e8 proposto di analizzare in modo completo il pianeta.<\/span><\/p>\n InSight era dotato di tre strumenti primari: il<\/span> Seismic Experiment for Interior Structure (SEIS), Heat Flow and Physical Properties Package (HP\u00b3) e Rotation and Interior Structure Experiment (RISE).\u00a0<\/span><\/p>\n Missioni esplorative come InSight possono raccogliere dati iniziali da pianeti colonizzabili per aiutare a progettare tecnologie e tecniche per massimizzare l'utilizzo delle risorse del pianeta in questione.\u00a0<\/span><\/p>\n Il processo di costruzione prevede l'utilizzo della geologia e della composizione atmosferica uniche del pianeta per creare materiali adatti alla costruzione di habitat, sistemi di supporto vitale e altre infrastrutture essenziali per le colonie umane.\u00a0<\/span><\/p>\n La capacit\u00e0 dell'intelligenza artificiale di analizzare e iterare rapidamente milioni di potenziali combinazioni accelererebbe il processo di ricerca dei materiali adatti alle varie esigenze di colonizzazione.<\/span><\/p>\n Una volta che le colonie saranno stabilite nello spazio, l'intelligenza artificiale potr\u00e0 aiutarci a governarle.<\/span><\/p>\n La governance spaziale \u00e8 un argomento complesso, che ci costringe a chiederci: di chi sono le politiche e i modelli sociali che esportiamo nella nuova colonia?\u00a0<\/span><\/p>\n Formare forme di governo elettive o rappresentative da un gruppo limitato di persone non \u00e8 ideale, soprattutto nelle fasi iniziali della colonizzazione. Conflitti e divergenze di opinioni potrebbero essere catastrofici, soprattutto quando i colonizzatori devono gestire anche lo stress e i rigori dell'abitare un altro pianeta.\u00a0<\/span><\/p>\n L'intelligenza artificiale potrebbe fornire una soluzione offrendo modelli di governance prefabbricati che sviluppiamo sulla Terra. Un esempio interessante \u00e8 rappresentato dal lavoro di Anthropic su \"<\/span>IA costituzionale<\/span><\/a>che prevede la codifica di valori espliciti nei sistemi di IA attraverso un processo democratico.<\/span><\/p>\n L'utilizzo dell'IA costituzionale offre un approccio innovativo per incorporare i valori democratici nei sistemi di IA. Ci\u00f2 comporta la partecipazione del pubblico alla stesura di una serie di principi, o \"costituzione\", per i modelli di IA, assicurando che il loro processo decisionale sia in linea con norme e valori ampiamente accettati.\u00a0<\/span><\/p>\n Facendo progredire il proprio lavoro sull'IA costituzionale, Anthropic ha sviluppato \"<\/span>AI collettiva costituzionale<\/span><\/a>che ha coinvolto circa 1.000 americani nella stesura di una costituzione per un sistema di IA, dimostrando la fattibilit\u00e0 del coinvolgimento del pubblico nella governance dell'IA.<\/span><\/p>\nScoperta di esopianeti con l'intelligenza artificiale<\/span><\/h2>\n
![\"Keplero\"](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/nasa-keplerspacetelescope-artistconcept-20141027-1259f2-1024.jpg\")
Gettare le basi per la colonizzazione<\/span><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/MarsIceHouse3D-PrintedHabitat3Dprinted-1-1024x614.jpeg\")
![\"IA](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/autonomous-robot-1024x257.png\")
Creare materiali su altri pianeti<\/span><\/h2>\n
![\"DeepMind](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/DeepMind-1024x766.png\")
![\"La](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PIA19664-MarsInSightLander-Assembly-20150430-1024x683.jpg\")
\n
L'intelligenza artificiale per la governance spaziale<\/span><\/h2>\n
Etica e leggi per il pubblico nello spazio\u00a0<\/span><\/h3>\n
![\"Antropico\"](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/claudebias-1024x646.png\")