Exploring the universe through Artificial Intelligence

Historic: intelligent automata (Talos), artificial beings (Galatea and Pandora), Ars Magna, a universal calculus of reasoning (the alphabet of human thought), the concept of "utility", the foundations of Bayes' theorem, artificial neural networks (the perceptron), Game Theory, the report Intelligent Machinery, Hebbian learning, Turing test, First functional AI programs; (inter)national conferences, behavior-based robotics, using machine learning algorithms to identify exoplanets, DARPA Grand Challenge, Artificial Compassionate Intelligence, using AI in Martian exploration, deep learning network, spatial mapping, Asilomar Conference on Beneficial AI, models of language (T‑NLG, GPT‑3), First Global AI Safety Summit, Google Releases Gemini 1.5, OpenAI Publicly Announces Sora, StabilityAI Announces Stable Diffusion 3, AI is constantly revealing new discoveries to us

Notable achievements: Discovery of exoplanets, Mapping of space, Autonomous planetary missions, Search for extraterrestrial intelligence, Simulation and modeling of the universe, Analysis of astronomical data, Finding space debris, Human-robot interaction, Extracting information from astronomical images, Identification of cosmic structures, Error correction of space instruments, Planning space missions, Deep space exploration, Prevention and anticipation of space disasters, Optimization of spacecraft performance and efficiency, Discovery of cosmic signals, Analysis of planetary composition and structure, Assistance in lunar exploration; Machine Learning and Neural Networks, Natural and Conversational Language Processing, Machine Vision and Image Processing, Robotics and Human-Machine Interaction, Data Processing and Data Mining, Security and Threat Detection, Healthcare, Process Automation, Medical Expert Systems, Artificial Intelligence in manufacturing, Adversarial generative models, Quantum learning, Predicting user behavior, Knowledge management systems, Software test automation, Multi-objective reinforcement learning, Cognitive modeling, Unguaranteed cost learning, Automatic assessment of situations, Predicting responses and actions, Reverse engineering of human behavior, Knowledge management systems, Learning with genetic algorithms

Exemplary stories: Mars Rover Curiosity, Deep Space Network, SETI Project, Kepler Space Telescope, SkyNet Project, Blue Brain Project, Film The Martian, Breakthrough Starshot Project, Voyager Program; Sample Books, Sample Movies, Sample Games and Software

Portrait gallery: Yann LeCun, Alex Krizhevsky, Fei‑Fei Li, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, Francois Chollet, Demis Hassabis, Pieter Abbeel, John McCarthy, Sebastian Thrun, Peter Norvig, Andrew Ng, Satya Mallick, Ethan Rublee

Exploration through Imaginary/Speculative Fiction: Literary works, Cinematographic works, Computer games

Unclear hypotheses/conspiracies/mysteries: Control of information, Supervision of outer space, Autonomy of space systems, Communication with extraterrestrial civilizations

Perspective: interpretation of astronomical data, complex cosmic phenomena and the possibilities of life in the entire universe, better anticipation of risks and increased efficiency in space research, improved performance of space robots, associated ethical challenges and responsibilities

Author

  • Mihai Alexandru Barbelian

    Autorul este specialist în domeniul Ingineriei Aerospațiale. A absolvit ca șef de promoție la specializarea de Echipamente și Instalații de Bord, având studiile de licență la Facultatea de Inginerie Aerospațială din cadrul Universității „Politehnica” București, în 2002, obținând ulterior titlurile pentru studii aprofundate cu specializarea de Echipamente și Instalații de Bord și de master, în 2004, în Industria Transportului Aerian la aceeași universitate. În 2002, s-a alăturat Departamentului de Inginerie Aerospațială „Elie Carafoli” și apoi a devenit profesor asistent la Departamentul de Inginerie a Sistemelor Aeronautice și Management Aeronautic „Nicolae Tipei”, Facultatea de Inginerie Aerospațială, în prezent deținând funcția de lector în cadrul facultății. A continuat studiile de specialitate la un curs de control avansat din cadrul Institutului European de Control Integrat (EECI-European Embedded Control Institute, Supelec, Paris) în 2011 și a obținut titlul de doctor în domeniul Ingineriei Aerospațiale de la Universitatea „Politehnica” din București în 2015. Ulterior, în 2021, a absolvit cu succes studiile post-doctorale, cu o tematică de cercetare privind implementarea tehnologiei deep learning în aplicații de Supraveghere a Spațiului și Suportul de Navigație. Membru al Centrului pentru Științe, Prospectivă, Creativitate și Ficțiune (Centrul STRING), a participat ca membru junior la fondarea Asociației Aeronautica și Astronautica din România (AAAR), a colaborat ca redactor al revistei Airborne de Inginerie Aerospațială din România, fiind o persoană activă în industria aerospațială. De-a lungul timpului, a fost implicat în activitatea de îndrumare a studenților de la Facultatea de Inginerie Aerospațială și are expertiză bogată în domenii precum electronică, microprocesoare, microcontrolere și prelucrarea digitală a semnalelor. De asemenea, în cadrul activității de cercetare, a condus pachete de lucru și a dezvoltat tehnologii de Inteligență Artificială pentru Navigație Vizuală în cadrul unui grant al Agenției Spațiale Europene.

    View all posts