A tudósoknak jelenleg meglehetősen korlátozott lehetőségük van más bolygókról származó minták – a Marsról származó talajminták – gyűjtése terén, amelyeket a rover gyűjt össze. Kitartás, hamarosan megérkezik hozzánk. A tudósok tehát más érzékelési módszereket találnak ki, hogy megismerjék a földönkívüli élet jeleit. Az egyik a mesterséges intelligencia segítségével.
A SETI Institute (Search for Extraterrestrial Intelligence) tudóscsoportja ritka formákat térképezett fel élet, amelyeket a chilei Atacama sivatag és az Altiplano-fennsík határán fekvő Salar de Pajonales sós síkságban fedeztek fel.
Ezután a csapat olyan szakembereket vont be, akik segítenek a gépi tanulási modell képzésében, hogy felismerjék az élet terjedésével kapcsolatos mintákat és szabályokat ebben az éghajlati szempontból nem túl „vendéglátó” régióban. Ily módon a modell megtanulta felismerni ugyanazokat a mintákat és szabályokat a tájak széles körében – beleértve azokat is, amelyek más bolygókon is megtalálhatók.
A csapat megállapította, hogy rendszerük, amely egyesíti a statisztikai ökológiát és AI87,5%-kal növelte a biosignature-ek kimutatásának valószínűségét. Ráadásul a program akár 97%-kal is csökkentheti a kereséshez szükséges területet, így a tudósok jelentősen javítják a potenciális életnyomok utáni vadászat folyamatát.
"Eszközünk lehetővé teszi számunkra, hogy a statisztikai ökológia erejét a gépi tanulással kombináljuk, hogy felfedezzük és előre jelezzük azokat a mintákat és szabályokat, amelyek alapján a természet túlél és terjed a Föld legkeményebb tájain" - mondják a kutatók. "Reméljük, hogy más asztrobiológus csapatok hozzáigazítják megközelítésünket más lakható környezetek és biosignaturek feltérképezéséhez."
A tudósok úgy vélik, hogy az ilyen gépi tanulási eszközök alkalmazhatók olyan robotbolygó-misszióknál, mint például a NASA Mars-járója. Kitartás, amely jelenleg az élet nyomait kutatja a marsi tó kráterének alján. "Ezekkel a modellekkel személyre szabott útiterveket és algoritmusokat fejleszthetünk ki, amelyek azokra a helyekre irányítják a rovereket, ahol a legnagyobb valószínűséggel léteznek múltbeli vagy jelenlegi életek – függetlenül attól, hogy mennyire rejtett vagy ritka az" – teszik hozzá a tudósok. .
A csapat azért választotta ezt a régiót modelljük tesztelésére, mert ez a mai száraz és száraz táj analógja Mars. Ez egy nagy magasságú, száraz sóstó meder, amely nagy mennyiségű ultraibolya sugárzásnak van kitéve, és minden lakhatatlansága ellenére van néhány élőlény ebben a környezetben.
Szintén érdekes:
A csapat közel 8 képet és több mint 1 mintát gyűjtött össze, hogy azonosítsa a régió sókupoláiban, szikláiban és alabástromkristályaiban élő fotoszintetikus mikrobákat. A csapat drónokkal is felmérte a területet, és megállapította, hogy a mikrobiális élet itt nem véletlenszerűen oszlik el, hanem szorosan összefügg a víz jelenlétével. A csapat ezután kiképezte a neurális hálózatokat, hogy felismerjék a terület geológiai jellemzőit, amelyek egy része a Marson is megtalálható.
A kutatók jelenleg is folytatják képzésüket AI Salar de Pajonalesben, majd azt tervezik, hogy tesztelik az eszköz azon képességét, hogy megjósolják az ősi stromatolit fosszíliák és a sótűrő mikrobiomák helyét és elterjedését. Ez segít meghatározni, hogy az általa ebben a keresésben használt szabályok alkalmazhatók-e bioaláírások keresésére más hasonló rendszerekben. Ezután a csapat feltérképezi a forró forrásokat, a fagyott talajokat és a száraz völgyekben található sziklákat, hogy megtanítsa a mesterséges intelligencia számára, hogy más bolygók felfedezése előtt keressen életet a Föld más szélsőséges részein.
Olvassa el még: