Научници тренутно имају прилично ограничене могућности по питању прикупљања узорака са других планета - узорака тла са Марса, које сакупља ровер истрајност, стићи ће нам ускоро. Дакле, научници измишљају друге методе сензора да би сазнали знаке ванземаљског живота. Једна од њих је уз помоћ вештачке интелигенције.
Тим научника са СЕТИ института (потрага за ванземаљском интелигенцијом) мапирао је ретке форме живот, који су откривени у сланој равни Салар де Пајоналес на граници чилеанске пустиње Атакама и висоравни Алтиплано.
Затим је тим укључио стручњаке који ће помоћи да се модел машинског учења обучи да препозна обрасце и правила која су повезана са ширењем живота у овом не баш „гостољубивом“ региону са становишта климе. На овај начин, модел је научио да открије исте обрасце и правила за широк спектар пејзажа – укључујући и оне који се могу наћи на другим планетама.
Тим је открио да њихов систем, који комбинује статистичку екологију и АИ, повећао је вероватноћу откривања биосигнатура за 87,5%. Осим тога, програм може да смањи површину потребну за претрагу за чак 97 одсто, па ће научници значајно унапредити процес лова на потенцијалне трагове живота.
„Наш алат нам омогућава да комбинујемо моћ статистичке екологије са машинским учењем како бисмо открили и предвидели обрасце и правила по којима природа преживљава и шири се у најсуровијим пределима на Земљи“, кажу истраживачи. "Надамо се да ће други тимови астробиолога прилагодити наш приступ за мапирање других животних окружења и биосигнатуре."
Научници верују да би такви алати за машинско учење могли да се примене на роботске планетарне мисије као што је НАСА-ин Марс ровер истрајност, који тренутно трага за траговима живота на дну кратера језера на Марсу. „Уз помоћ ових модела можемо да развијемо прилагођене мапе пута и алгоритме који ће усмерити ровере на места са највећом вероватноћом постојања прошлог или садашњег живота – без обзира на то колико је скривен или реткост“, додају научници. .
Тим је изабрао ову регију да тестира свој модел јер је аналог данашњег сувог и сушног пејзажа Марс. То је висинско суво корито сланог језера које је изложено високим нивоима ултраљубичастог зрачења, а упркос својој ненастањивости, у овом окружењу има живих бића.
Такође занимљиво:
Тим је прикупио скоро 8 слика и више од 1 узорака да би идентификовао фотосинтетске микробе који живе у сланим куполама, стенама и кристалима алабастера у региону. Тим је такође истражио подручје помоћу дронова и утврдио да живот микроба овде није насумично распоређен, већ уско повезан са присуством воде. Тим је затим обучио неуронске мреже да препознају геолошке карактеристике подручја, од којих се неке налазе и на Марсу.
Истраживачи тренутно настављају своју обуку АИ у Салар де Пајоналес, а затим планирају да тестирају способност алата да предвиди локацију и дистрибуцију древних фосила строматолита и микробиома отпорних на сол. Ово би требало да помогне да се утврди да ли се правила која користи у овој претрази могу применити на претрагу биосигнатура у другим сличним системима. Затим ће тим мапирати вруће изворе, смрзнуто земљиште и стене у сувим долинама како би научио АИ да тражи живот у другим екстремним регионима на Земљи пре него што истражује друге планете.
Прочитајте такође: