Oamenii de știință au în prezent oportunități destul de limitate în ceea ce privește colectarea de probe de pe alte planete - mostre de sol de pe Marte, care sunt colectate de rover. Perseverență, ne va ajunge în curând. Așa că oamenii de știință inventează alte metode de detectare pentru a cunoaște semnele vieții extraterestre. Una dintre ele este cu ajutorul inteligenței artificiale.
O echipă de oameni de știință de la Institutul SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) a cartografiat forme rare viaţă, care au fost descoperite în salina Salar de Pajonales de la granița deșertului chilian Atacama și a Podișului Altiplano.
În continuare, echipa a implicat specialiști care vor ajuta la formarea modelului de învățare automată pentru a recunoaște tiparele și regulile asociate cu răspândirea vieții în această regiune nu foarte „ospitalieră” din punct de vedere al climei. În acest fel, modelul a învățat să detecteze aceleași modele și reguli pentru o gamă largă de peisaje - inclusiv cele care pot fi găsite pe alte planete.
Echipa a descoperit că sistemul lor, care combină ecologia statistică și AI, a crescut probabilitatea de a detecta biosemnături cu 87,5%. În plus, programul poate reduce suprafața necesară pentru căutare cu până la 97%, astfel încât oamenii de știință vor îmbunătăți semnificativ procesul de vânătoare a potențialelor urme de viață.
„Instrumentul nostru ne permite să combinăm puterea ecologiei statistice cu învățarea automată pentru a descoperi și a prezice tiparele și regulile prin care natura supraviețuiește și se răspândește în cele mai dure peisaje de pe Pământ”, spun cercetătorii. „Sperăm că alte echipe de astrobiologi vor adapta abordarea noastră pentru a cartografi alte medii locuibile și biosemnături”.
Oamenii de știință cred că astfel de instrumente de învățare automată ar putea fi aplicate misiunilor planetare robotizate, cum ar fi roverul Marte al NASA. Perseverență, care în prezent caută urme de viață pe fundul craterului Lacului de pe Marte. „Cu ajutorul acestor modele, putem dezvolta hărți rutiere personalizate și algoritmi care vor direcționa rover-urile către locurile cu cea mai mare probabilitate de existență a vieții trecute sau prezente – indiferent cât de ascunsă sau rar este aceasta”, adaugă oamenii de știință. .
Echipa a ales această regiune pentru a-și testa modelul deoarece este un analog al peisajului uscat și arid de astăzi Marte. Este un pat uscat de lac sărat de mare altitudine, care este expus la niveluri ridicate de radiații ultraviolete și, cu toată inlocuirea sa, există unele viețuitoare în acest mediu.
Interesant de asemenea:
Echipa a colectat aproape 8 de imagini și peste 1 de mostre pentru a identifica microbii fotosintetici care trăiesc în domurile de sare, roci și cristalele de alabastru ale regiunii. Echipa a cercetat, de asemenea, zona folosind drone și a stabilit că viața microbiană de aici nu este distribuită aleatoriu, ci strâns legată de prezența apei. Echipa a antrenat apoi rețelele neuronale pentru a recunoaște caracteristicile geologice ale zonei, dintre care unele se găsesc și pe Marte.
În prezent, cercetătorii își continuă pregătirea AI la Salar de Pajonales, apoi intenționați să testați capacitatea instrumentului de a prezice locația și distribuția fosilelor antice de stromatolit și a microbiomilor toleranți la sare. Acest lucru ar trebui să ajute la determinarea dacă regulile pe care le folosește în această căutare pot fi aplicate pentru a căuta biosemnături în alte sisteme similare. Apoi, echipa va cartografi izvoarele termale, soluri înghețate și roci din văile uscate pentru a învăța AI să caute viață în alte regiuni extreme de pe Pământ înainte de a explora alte planete.
Citeste si: