Pag-decode ng mga Bato sa Kalawakan gamit ang AI: Ang Pagsulong sa Meteorito

Ang artificial intelligence (AI) ay nagbabago sa paraan ng ating paggawa, hindi lamang sa Earth kundi pati na rin sa Kalawakan.

Sa pamamagitan ng paggamit nito para sa mga gawain mula sa awtonomong pag-navigate ng sasakyang pangkalawakan at pagsusuri ng datos hanggang sa pag-optimize ng paggamit ng mga mapagkukunan at pagsuporta sa mga siyentipikong tuklas, pinapahintulutan ng teknolohiya ang mas epektibo, awtonomo, at mapanuring mga misyon sa kalawakan.

Halimbawa, matagal nang ini-explore ng NASA ang kapangyarihan ng AI. Mula sa mga awtonomong rover sa Mars hanggang sa mga inisyatibang pinasigla ng AI upang makahanap ng mga bagong exoplanet, ginagamit ng ahensya ang teknolohiyang ito upang palalimin ang kanilang pag-unawa sa kalawakan.

Kamakailan, ipinakita ng US federal agency kung paano makakatulong ang AI sa mga orbiting spacecraft na mangolekta ng mas tiyak na datos. Pinahintulutan ng AI ang isang satelayt na sa kauna-unahang pagkakataon ay ma-forecast ang orbital path nito, iproseso at tasahin ang mga imahe gamit ang AI, at magpasya kung saan tututukan ang isang instrumento, nang hindi umabot ng dalawang minuto o anumang pakikialam ng tao.

“Ang ideya ay gawing mas katulad ng tao ang spacecraft: Sa halip na basta makita ang datos, iniisip nito kung ano ang ipinapakita ng datos at kung paano tumugon,” sabi ni Steve Chien, isang technical fellow sa AI sa NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) at principal investigator para sa proyektong Dynamic Targeting.

Ilang taon na ang nakalipas, inilunsad din ng SpaceX ni Elon Musk ang isang satelayt na may AI upang payagan ang sasakyang pangkalawakan na makibahagi sa mga misyon sa malalim na kalawakan.

Sa gitna nito, natuklasan ng mga siyentipiko ang mga lihim ng meteorito gamit ang teknolohiyang ito. Ang partikular na materyal na ito ay hamong-hamon ang mga patakaran ng daloy ng init sa pamamagitan ng pagganap bilang parehong kristal at salamin.

Sa tulong ng AI, nagawang tuklasin ng mga mananaliksik ang kakayahan ng mineral na mapanatili ang pare-parehong thermal conductivity, isang malaking na breakthrough na maaaring magbago sa agham ng materyales sa pamamagitan ng pag-transform ng pamamahala ng init sa teknolohiya at industriya. Maaari rin itong makatulong na bawasan ang napakalaking carbon emissions sa paggawa ng bakal. 

Paano Binubuksan ng AI ang mga Lihim ng mga Meteorito

Ang mga meteoroid ay ang mga kislap ng liwanag na minsang nakikita mong tumatakbo sa kalangitan.

Ang mga batong ito mula sa kalawakan ay maaaring kasing-liit ng mga butil ng alikabok o kasing-laki ng maliliit na asteroid. Karamihan sa mga ito ay mga piraso ng mas malalaking katawan na nabasag. Ang ilan ay nagmula sa mga asteroid, ang iba naman ay mula sa mga kometa, at ilang kaunti pa nga ay nagmula sa Buwan, Mars, o iba pang planeta.

Tinatawag itong meteoroid habang nasa kalawakan pa. Kapag pumasok na sila sa atmospera ng Earth o anumang ibang planeta at nakaligtas sa pagdaan, tinatawag na silang meteoro.

Sa pagpasok sa atmospera, ginagawa nila ito sa mataas na bilis, at kapag lumagpas ang presyon sa lakas ng bagay, ito ay nagdidisimula, na nagdudulot ng pagkasunog at paglabas ng maliwanag na flares, kaya tinawag itong “shooting stars”. Kapag sila ay napakaliwanag, tinatawag itong “fireballs”.

Maaaring mukhang bihira ang mga meteor na ito, ngunit ayon sa mga pagtatantiya ng NASA, humuhulog sa Earth araw-araw ng humigit-kumulang 48.5 tonelada ng ganitong materyal.

Bilang bahagi ng kalawakan, makatutulong ang mga batong ito na magbigay ng mahahalagang pananaw tungkol sa komposisyon, pagbuo, at kasaysayan ng mga asteroid, planeta, at ng ating solar system. 

Ang isang meteorito ay binubuo ng iba’t ibang materyales, kabilang ang bato, metal, o kombinasyon ng pareho.

Ang mga meteoritong ito ay pinag-aaralan ng mga siyentipiko nang detalyado gamit ang iba’t ibang teknik tulad ng photographic at telescopic observations, radar detection, microscopy, spectroscopy, magnetometry, at iba pa.

Kamakailan, ginagamit din ang AI upang maunawaan ang mga meteorito sa kalawakan sa pamamagitan ng awtomatikong pagtuklas gamit ang drone imagery, pagpapahusay ng klasipikasyon ng kanilang mga uri sa pamamagitan ng machine learning, pagtukoy ng mga posibleng site ng impact, at kahit paglalantad ng komposisyon ng mga materyales sa loob ng mga meteorito. 

Sa pamamagitan ng pagsusuri ng napakalaking dataset at pagkilala sa mga pattern na maaaring hindi mapansin ng tao, pinapabuti ng AI ang kahusayan at katumpakan ng pananaliksik sa meteorito, na nagbubunga ng mahahalagang pananaw sa pinagmulan ng buhay. 

Halimbawa, pananaliksik¹ mula noong nakaraang taon ay nakakita ng ebidensya ng likidong tubig sa Mars 742 milyong taon na ang nakalipas sa tulong ng isang meteorito.

Kaya, isang asteroid ang tumama sa Mars labing isang milyong taon na ang nakalipas at nagpadala ng mga piraso ng pulang planeta na naglalakbay sa kalawakan. Isa sa mga pirasong iyon ay bumagsak sa Earth, na nagbigay sa atin ng meteorito na direktang matutukoy na nagmula sa Mars. 

Pinangalanan itong Lafayette Meteorite, at sa pagsisiyasat, natuklasan ng mga mananaliksik na habang nasa Mars, ito ay nakipag-ugnayan sa tubig. Kamakailan, isang internasyonal na kolaborasyon ng mga siyentipiko ang nagtakda ng edad ng mga mineral sa meteorito na nabuo noong may likidong tubig.

“Maaari naming kilalanin ang mga meteorito sa pamamagitan ng pag-aaral kung anong mga mineral ang naroroon at ang mga ugnayan ng mga mineral na ito sa loob ng meteorito.”

– Lead author Marissa Tremblay, assistant professor with the Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences (EAPS) at Purdue University

Dagdag pa niya, ang mga meteorito ay karaniwang mas dense kaysa sa mga bato sa Earth, magnetic, at naglalaman ng metal. Gayunpaman, hindi madaling makahanap ng mga meteorito. 

Ang tsansa ng paghahanap ay talagang napakaliit. Bilang resulta, gumagamit ang mga mananaliksik ng AI kasama ang mga drone upang mapadali ang pagtuklas. 

Noong 2022, nakakuha ng meteorito ang mga mananaliksik mula sa Curtin University sa Australia, isang meteorito na sumunod sa isang ellipse sa pagitan ng mga orbit ng Jupiter at Venus, sa malayong outback ng Australia gamit ang machine learning at dalawang drone.

Pinapayagan ng teknolohiyang ito ang mga manghuhuli ng meteorito na gawin ang paulit-ulit na gawain nang hindi nawawalan ng atensyon. Sa katunayan, natututo ang mga makina na harapin ang mga false positive sa pamamagitan ng pag-uulit. 

“Ang holy grail ng paghahanap ng meteorito ngayon ay isang drone na maaaring i-grid ang isang geographic area, tingnan ang lupa, at makahanap ng mga meteorito gamit ang AI.”

– Mike Hankey, The American Meteor Society

Ang School of Earth and Planetary Sciences ng Unibersidad, kasama ang Paris Observatory, ang International Centre for Radio Astronomy Research (ICRAR), at iba pang institusyon, ay nagsanib-puwersa upang lutasin ang palaisipan ng carbon-rich asteroids, na bagaman karaniwan sa kalawakan, ay bumubuo ng mas mababa sa 5% ng mga meteorito na umaabot sa Earth.

Ang pag-aaral², na nagbukas ng matagal nang misteryo sa agham ng kalawakan, ay inilathala ngayong taon. Para dito, sinuri ng mga siyentipiko halos 8,500 na meteoroid at meteorite events.

Ang natuklasan ng pag-aaral ay na ang Araw at atmospera ng Earth ay kumikilos na parang higanteng filter na sumisira sa carbonaceous meteoroid bago pa man ito makarating sa lupa. Mahalaga ang mga meteoritong ito dahil naglalaman sila ng amino acids, organikong molekula, at tubig.

Habang alam na na ang carbon-rich na materyal ay hindi nakakaligtas sa pagpasok sa atmospera, ipinakita ng pananaliksik na maraming meteoroid “hindi pa nga nakakarating doon”, nabubuwag habang lumalapit sa Araw. 

“Ang mga natitirang nabuhay sa kalawakan ay mas malamang na makalusot din sa atmospera ng Earth.”

– Co-author Dr. Hadrien Devillepoix, Curtin’s Space Science and Technology Centre at Curtin Institute of Radio Astronomy (CIRA)

Bukod pa rito, natuklasan na ang mga meteoroid na nabuo sa pamamagitan ng tidal disruptions ay partikular na marupok at halos hindi kailanman nakakaligtas sa pagpasok sa atmospera. Ayon kay Dr. Patrick Shober ng Paris Observatory:

“Ang natuklasang ito ay maaaring makaapekto sa mga susunod na misyon sa asteroid, mga pagtatasa ng panganib ng impact, at kahit sa mga teorya kung paano nakuha ng Earth ang tubig at organikong compound na nagbigay daan sa pagsisimula ng buhay.”

Samantala, isang pag-aaral³ mula sa unang bahagi ng taong ito ay gumamit ng AI upang matuklasan na ang mga “Marsquakes”, isa sa mga pangunahing puwersa na humuhubog sa ibabaw ng planeta, ay sanhi ng seismic activity mula sa mga impact ng meteoroid.

Ang pangkat ng mga mananaliksik mula sa University of Bern at Imperial College London ay gumamit ng AI upang tuklasin ang mga bagong impact sa sampu-sampung libong orbital images mula Disyembre 2018 hanggang 2022 at pagkatapos ay ikumpara ito sa seismic data. Natulungan nito ang mga mananaliksik na makahanap ng 123 bagong crater para sa cross-reference, at sa mga iyon, 49 ang potensyal na tumugma sa mga lindol.

Ang bagong data ay nagpakita na sa Mars, ang mga impact ng meteoroid ay nangyayari halos dalawang beses kaysa sa dating tinatayang.

Ito, ayon kay Professor Tom Pike mula sa pangkat ng Imperial, ay nagpapakita ng “kapangyarihan ng malalim na pagsusuri sa maraming dataset mula sa Mars. Kung wala ang seismic data, hindi namin malalaman kung saan hahanapin ang impact sa mga orbital image, at kung wala ang mga orbital image, hindi namin matutukoy ang pinagmulan ng seismic energy.”

Binago ng AI ang laro para sa mga mananaliksik sa pamamagitan ng pagtuklas ng impact sa isang solong pixel ng low-res orbital camera na ginagamit para sa pang-araw-araw na monitoring ng panahon. “Ang kapangyarihan at bilis ng AI ay nagbigay-daan sa amin upang mahanap ang proverbial na karayom sa dayami!” dagdag pa niya.

Ang algorithm ng makina na gumanap ng mahalagang papel dito ay binuo sa JPL, na maaaring salain ang napakalaking dami ng data, tulad ng mga imahe. 

Kinukumpirma ng AI ang Hybrid na Kristal-Glass

Ngayon, angpinakabagong pag-aaral⁴ ng mga siyentipiko mula sa Columbia Engineering ay gumamit ng AI upang makagawa ng isa pang kamangha-manghang tuklas. Nakumpirma nila ang “hybrid” na thermal properties ng isang mineral sa kalawakan, na hindi sumusunod sa tipikal na mga patakaran ng daloy ng init. Ang meteorito ay kumikilos bilang parehong kristal at salamin. 

Ito ay isang breakthrough dahil ang mga katangian ng thermal conduction ng mga kristal at salamin ay ganap na magkasalungat. Ang thermal conductivities ay talagang nag-iiba nang malaki sa pareho. Ang thermal conductivity ng mga materyales ay nag-iiba nang dramatiko depende sa estruktura ng atom. Narito kung paano nagkukumpara ang kristalin, glassy, at hybrid na mga materyales:

Ang mga trend na ito ay may mahalagang papel sa iba’t ibang teknolohiya, kabilang ang mga waste-heat recovery system, miniaturization at kahusayan ng mga elektronikong aparato, at ang buhay ng mga thermal shield para sa aerospace applications.

Ang pag-optimize ng performance at tibay ng mga materyales na ginagamit sa mga aplikasyon na ito ay nangangailangan ng malalim na pag-unawa kung paano ang estruktura ng atom at kemikal na komposisyon ay nagtatakda ng kakayahan ng materyal sa pagdaloy ng init.

Si Michele Simoncelli, assistant professor ng applied physics at applied mathematics sa Columbia Engineering, ay kumuha ng first-principle approach at pinagsama ito sa machine learning upang tuklasin ang natatanging materyal na may kakaibang thermal properties.

Pinahintulutan ng mga teknik ng machine learning ang pangkat na lampasan ang mga computational challenge ng first-principles methods at i-simulate ang atomic properties na nakakaapekto sa heat transport na may quantum-level accuracy. 

Ang materyal ay una sa kanyang klase, na natuklasan sa mga meteorito at natukoy sa Mars. 

Ang pag-unawa sa pundamental na pisika na nag-uudyok sa espesyal na pag-uugaling ito ay maaaring magpabuti ng ating pang-unawa at makatulong sa pagdidisenyo ng mga materyales na namamahala ng init sa panahon ng matinding pagkakaiba ng temperatura.

Ngayon, ang thermal conduction, na kung saan ay paglipat ng init sa pamamagitan ng stationary matter sa pamamagitan ng pisikal na kontak, ay nakadepende sa estruktura ng atom ng isang materyal. Kaya, kung ang isang materyal ay glassy, na may hindi maayos, non-crystalline na estruktura, o kristalin, na may ordenadong lattice ng mga atom, nakakaapekto ito sa kung paano dumadaloy ang init sa antas ng quantum.

Sa madaling salita, ang thermal conduction ay tumataas sa mga glass habang tumataas ang temperatura at bumababa sa mga kristal kapag umiinit.

Upang mahuli ang magkasalungat na trend ng thermal conductivity sa mga glass at kristal, si Simoncelli, kasama sina Francesco Mauri mula sa Sapienza University of Rome at Nicola Marzari mula sa Swiss Federal Institute of Technology, ay nag-derive ng isang solong equation noong 2019.

Kapansin-pansin, inilalarawan ng equation ang intermediate behavior ng partially disordered materials. Kasama rito ang mga materyales na ginagamit sa thermal barrier coatings para sa heat shields, perovskite solar cells, at thermoelectrics upang ma-recover ang nasayang na init.

Ngayon, gamit ang parehong equation, sinuri nila ang relasyon sa pagitan ng estruktura ng atom at thermal conductivity sa mga materyales na gawa mula sa silicon dioxide (SiO2).

Kilala rin bilang silica, ang silicon dioxide ay isang likas na compound na binubuo ng silicon at oxygen, dalawang pinaka-abundant na elemento sa Earth. Isa ito sa pangunahing sangkap ng buhangin. 

Hinulaan ng mga mananaliksik na ang anyong “tridymite” ng silicon dioxide ay magpapakita ng mga palatandaan ng isang crystal-glass material na may thermal conductivity na hindi nagbabago sa temperatura. 

Ang Tridymite ay isang high-temperature crystal form ng silicon dioxide na karaniwang matatagpuan sa mga bulkanikong bato at nabubuo sa ilalim ng mataas na temperatura at mababang presyon. Ito ay matatagpuan din sa mga meteorito.

Ang kakaibang thermal-transport behavior ng Tridymite ay nag-udyok sa isang pangkat ng mga experimentalist na pinamunuan nina Daniele Fournier, Massimiliano Marangolo, at Etienne Balan mula sa Sorbonne University sa Paris upang magsagawa ng mga pagsubok sa isang sample ng silica tridymite na nakuha mula sa isang meteorito na bumagsak sa Germany tatlong daang taon na ang nakalipas.

Pinatunayan ng mga eksperimento ang mga prediksyon ng mga mananaliksik sa pamamagitan ng mga sukat.

Ang meteoric tridymite ay nakumpirma na may estruktura ng atom na nasa pagitan ng maayos na kristal at hindi maayos na glass. Dagdag pa, natuklasan nila na ang thermal conductivity nito ay nananatiling constant sa pagitan ng 80 K at 380 K, ang temperature range na maaaring ma-access sa eksperimento.

Sa karagdagang pagsusuri, hinulaan ng pangkat na ang materyal ay maaaring mabuo mula sa thermal aging sa refractory bricks, na nagsisilbing thermal barrier sa mga pugon para sa produksyon ng bakal.

Ang versatile, matibay, at multi-functional na bakal ay isa sa pinakamahalagang materyales sa modernong lipunan, sumusuporta sa iba’t ibang industriya at imprastruktura. Gayunpaman, ang paggawa ng bakal ay isang carbon-intensive na proseso, kung saan ang 1 kg ng bakal ay naglalabas ng humigit-kumulang 1.3 kg ng CO2. 

Sa halos 1 bilyong tonelada ng bakal na ginagawa bawat taon, ito ay responsable sa malaking bahagi ng CO2 emissions, na umaabot sa humigit-kumulang 7% ng carbon emissions sa US.

Ayon sa pag-aaral, ang kahusayan at environmental impact nito ay malaki ang nakasalalay sa kung paano pinamamahalaan ang init sa mga pugon, partikular sa thermal conductivity ng refractory materials na kayang tiisin ang matinding temperatura.

Kaya, ang mga materyales na nagmula sa tridymite ay maaaring magbigay-daan sa mas epektibong kontrol ng matinding init na kasangkot sa paggawa ng bakal. Sa paggamit ng mga natuklasan ng pag-aaral, maaaring pataasin ang conductivity ng refractories, na magbabawas ng oras ng pag-init ng mga pugon at sa gayon ay magbabawas ng carbon footprint ng industriya ng bakal.

Bukod pa rito, ang grupo ni Simoncelli sa Columbia ay nag-eexplore ng paggamit ng parehong mekanismo na nagtatakda ng daloy ng init sa hybrid crystal-glass materials upang maunawaan ang pag-uugali ng iba pang excitations sa solids tulad ng spin-carrying magnons at charge-carrying electrons.

Ang mga konseptong ito ay tumutulong sa mga umuusbong at energy-efficient na teknolohiya, kabilang ang spintronic devices, wearable devices, at neuromorphic computing.

Para dito, ang pangkat ng pananaliksik ay nagtatrabaho sa pagbuo ng first-principles theories upang hulaan ang mga experimental observables, pag-develop ng AI simulation techniques para sa quantitatively accurate predictions ng properties ng materyales, at pag-aapply nito upang tuklasin at disenyo ng mga materyales na tutugon sa mga hamon sa engineering at industriya.

Pamumuhunan sa Pananaliksik sa AI sa Kalawakan

Pagdating sa eksplorasyon ng kalawakan, Lockheed Martin Corporation (LMT ) ay namumukod-tangi bilang isang pangunahing kontratista para sa NASA at Department of Defense. Ang kumpanya ay nagdidisenyo ng AI-based satellite systems at planetary probes upang suportahan ang mga misyon tulad ng eksplorasyon ng Mars.

Ang global aerospace at defense company ay may market cap na $101.23 bilyon, na ang mga share nito ay kasalukuyang nagte-trade sa $433.60, bumaba ng 11% YTD. Mayroon itong EPS (TTM) na 23.15 at P/E (TTM) na 18.73. Nagbabayad ang Lockheed ng dividend yield na 3.04%.

Lockheed Martin Corporation (LMT )

Sa linggong ito lamang, inanunsyo ng kumpanya ang kanilang bagong, mas kakayahan at mas matibay na missile warning satellite. Sa panahon ng testing, napatunayan ng Next-Gen OPIR GEO satellite ang kakayahan nitong mag-operate sa at tiisin ang matinding temperatura at marahas na vibration conditions.

Para sa Q2 2025, iniulat nito ang benta na $18.2 bilyon, tumaas mula $18.1 bilyon sa parehong quarter noong nakaraang taon. Ang net earnings para sa quarter ay $342 milyon, o $1.46 kada share. Iniulat din ng kumpanya ang $1.6 bilyon na program losses at $169 milyon na iba pang charges. Ito, ayon kay Reuters, ay nagmula sa “mga kahirapan sa isang classified program sa Aeronautics business at mga internasyonal na helicopter program sa Sikorsky unit.”

Sa panahong ito, ang cash mula sa operasyon ay $201 milyon, isang malaking pagbaba mula $1.9 bilyon sa 2Q24. Samantala, ang free cash flow ay $(150) milyon, kumpara sa $1.5 bilyon sa parehong quarter noong nakaraang taon. Ibinalik din ng Lockheed ang $1.3 bilyon sa mga shareholders sa pamamagitan ng dividends at share repurchases. 

Ang CEO nito, si Jim Taiclet, ay binigyang-diin na ang mga US at kaalyadong customer ay “humihiling sa amin na itaas at pabilisin ang maraming key programs,” kabilang ang US Space Force na nag-order ng karagdagang GPS IIIF satellites. Dagdag pa niya:

“Kasabay nito, ang aming patuloy na proseso ng program review ay nakakita ng mga bagong development na nagdulot sa amin na muling suriin ang financial position ng isang hanay ng mga major legacy programs. Bilang resulta, kumukuha kami ng ilang mga charges ngayong quarter upang tugunan ang mga bagong natukoy na panganib.”

Pinakabagong Balita at Pag-unlad sa Stock ng Lockheed Martin Corporation (LMT)

Konklusyon

Ang mahika ng AI ay umaabot lampas sa mga hangganan ng Earth patungo sa kalaliman ng kalawakan, tumutulong sa atin na tuklasin ang mga nakatagong pattern sa mga batong pangkalawakan, mula sa mga Marsquake hanggang sa mga kakaibang thermal behavior. Sa mga tuklas na ito, pinapabilis ng AI ang mga discovery na magbabago sa ating pag-unawa sa uniberso gayundin sa hinaharap ng mga materyales.

I-click dito upang matutunan ang lahat tungkol sa pamumuhunan sa artificial intelligence.

Mga Sanggunian:

1. Tremblay, M.M., Mark, D.F., Barfod, D.N., Cohen, B.E., Ickert, R.B., Lee, M.R., Tomkinson, T., & Smith, C.L. Dating recent aqueous activity on Mars. Geochemical Perspectives Letters, 32, published 6 Nobyembre 2024. https://doi.org/10.7185/geochemlet.2443
2. Shober, P.M., Devillepoix, H.A.R., Vaubaillon, J., et al. Perihelion history and atmospheric survival as primary drivers of the Earth’s meteorite record. Nature Astronomy, 9, 799–812 (Hunyo 2025). https://doi.org/10.1038/s41550-025-02526-6
3. Charalambous, C., Pike, W.T., Fernando, B., Wójcicka, N., Kim, D., Froment, M., Lognonné, P., Woodley, S., Ojha, L., Bickel, V.T., McNeil, J., Collins, G.S., Daubar, I.J., Horleston, A., & Banerdt, B. New impacts on Mars: Unraveling seismic propagation paths through a Cerberus Fossae impact detection. Geophysical Research Letters, first published 3 Pebrero 2025. https://doi.org/10.1029/2024GL110159
4. Simoncelli, M., Fournier, D., Marangolo, M., Balan, E., Béneut, K., Baptiste, B., Doisneau, B., Marzari, N., & Mauri, F. Temperature-invariant crystal–glass heat conduction: From meteorites to refractories. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(28), e2422763122 (11 Hulyo 2025). https://doi.org/10.1073/pnas.2422763122