Cum ne poate ajuta Inteligența Artificială să găsim viață extraterestră?

Cercetătorii au posibilități limitate de a colecta eșantioane de pe Marte sau în altă parte sau de a accesa instrumente de teledetecție atunci când vânează viața dincolo de Pământ.

Într-un articol publicat în Nature Astronomy, un studiu interdisciplinar condus de Kim Warren-Rhodes, cercetător științific principal al Institutului SETI, a cartografiat viața rară ascunsă în domuri de sare, roci și cristale la Salar de Pajonales, la granița dintre deșertul Atacama din Chile și Altiplano.

• Inima celei mai vulcanice lumi din Sistemul Solar este mai solidă decât s-a crezut
• De Crăciun au loc mai multe atacuri de cord decât în oricare altă zi din an

Apoi, au antrenat un model de învățare automată pentru a recunoaște tiparele și regulile asociate cu distribuția lor, astfel încât să poată învăța să prezică și să găsească aceleași distribuții în date pe care nu a fost antrenat. În acest caz, prin combinarea ecologiei statistice cu AI/ML, oamenii de știință au putut localiza și detecta biosemnături până la 87,5% din timp și au redus suprafața necesară pentru căutare cu până la 97%.

„Cadrul nostru ne permite să combinăm puterea ecologiei statistice cu cea a învățării automate pentru a descoperi și a prezice tiparele și regulile după care natura supraviețuiește și se distribuie în cele mai dure peisaje de pe Pământ”, a declarat Rhodes, potrivit EurekAlert.

Cercetătorii au posibilități limitate de a colecta eșantioane de pe Marte

„Sperăm ca alte echipe de astrobiologie să adapteze abordarea noastră pentru a cartografia alte medii locuibile și biosemnaturi. Cu ajutorul acestor modele, putem concepe foi de parcurs și algoritmi personalizați pentru a ghida roverele către locurile cu cea mai mare probabilitate de a adăposti viață trecută sau prezentă – indiferent cât de ascunsă sau rară este”.

În cele din urmă, algoritmi similari și modele de învățare automată pentru multe tipuri diferite de medii locuibile și biosemnături ar putea fi automatizate la bordul roboților planetari pentru a ghida în mod eficient planificatorii de misiuni către zone la orice scară cu cea mai mare probabilitate de a conține viață.

Rhodes și echipa SETI Institute NASA Astrobiology Institute (NAI) au folosit Salar de Pajonales, ca analogie cu Marte. Pajonales este o albie de lac sărat uscat, la altitudine mare (3.541 m), cu un U/V ridicat, hiperarid și uscat, considerat neprietenos pentru multe forme de viață, dar încă locuibil.

În timpul campaniilor de teren din cadrul proiectului NAI, echipa a colectat peste 7.765 de imagini și 1.154 de probe și a testat instrumente pentru a detecta microbii fotosintetici care trăiesc în interiorul domurilor de sare, rocilor și cristalelor. Acești microbi emană pigmenți care reprezintă o posibilă biosemnatură pe Scara NASA de detectare a vieții.

Viața rară, ascunsă în domuri de sare, roci și cristale

La Pajonales, imaginile din zborul dronelor au conectat datele orbitale simulate (HiRISE) la eșantionarea la sol și la cartografierea topografică 3D pentru a extrage modele spațiale. Rezultatele studiului confirmă (statistic) faptul că viața microbiană din situl analog terestru Pajonales nu este distribuită la întâmplare, ci concentrată în puncte fierbinți biologice disparate, puternic legate de disponibilitatea apei la scări de la km la cm.

În continuare, echipa a antrenat rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru a recunoaște și a prezice caracteristicile geologice la scară macro la Pajonales – unele dintre acestea, cum ar fi solul modelat sau rețelele poligonale, se regăsesc și pe Marte – și substraturile la scară micro (sau „micro-habitatele”) cu cele mai mari șanse de a conține biosemnături.

La fel ca echipa Perseverance de pe Marte, cercetătorii au testat modul de integrare eficientă a unui UAV/dronă cu roverele, forezele și instrumentele de la sol.

Următorul obiectiv de cercetare al echipei de la Pajonales este de a testa capacitatea CNN-urilor de a prezice locația și distribuția fosilelor de stromatolite antice și a microbiomului de halit cu aceleași programe de învățare automată pentru a afla dacă reguli și modele similare se aplică și altor sisteme naturale similare, dar ușor diferite.

Vă recomandăm să mai citiți și:

De ce nu am găsit încă forme de viață pe suprafața lui Marte?

China refuză să spună dacă roverul Zhurong trimis pe Marte a murit sau nu

Telescopul Webb a găsit „din greșeală” un asteroid între Marte și Jupiter

Roverul Curiosity a găsit un meteorit foarte rar pe Marte, iar cercetătorii l-au numit „Cacao”