Tutkijoilla on tällä hetkellä melko rajalliset mahdollisuudet kerätä näytteitä muilta planeetoilta - maaperänäytteitä Marsista, jotka kulkija kerää. Sinnikkyys, saapuu meille pian. Niinpä tiedemiehet keksivät muita tunnistusmenetelmiä maan ulkopuolisen elämän merkkien tuntemiseksi. Yksi niistä on tekoälyn avulla.
SETI-instituutin (Search for Extraterrestrial Intelligence) tutkijaryhmä kartoitti harvinaisia muotoja elämää, jotka löydettiin Salar de Pajonalesin suolatasanteelta Chilen Atacaman aavikon ja Altiplanon tasangon rajalta.
Seuraavaksi tiimiin osallistui asiantuntijoita, jotka auttavat kouluttamaan koneoppimismallia tunnistamaan elämän leviämiseen liittyvät mallit ja säännöt tällä ilmaston kannalta ei kovin "vieraanvaraisella" alueella. Tällä tavalla malli oppi havaitsemaan samat kuviot ja säännöt monenlaisille maisemille – myös sellaisille, joita saattaa löytyä muilta planeetoilta.
Ryhmä havaitsi, että heidän järjestelmänsä, joka yhdistää tilastollisen ekologian ja AI, lisäsi biosignatuurien havaitsemisen todennäköisyyttä 87,5 %. Lisäksi ohjelma voi vähentää etsimiseen tarvittavaa aluetta jopa 97 %, joten tutkijat parantavat merkittävästi mahdollisten elämän jälkien metsästysprosessia.
"Työkalumme avulla voimme yhdistää tilastollisen ekologian voiman koneoppimiseen löytääksemme ja ennustaaksemme malleja ja sääntöjä, joiden mukaan luonto selviää ja leviää maapallon ankarimmissa maisemissa", tutkijat sanovat. "Toivomme, että muut astrobiologien ryhmät mukauttavat lähestymistapaamme kartoittaakseen muita asumiskelpoisia ympäristöjä ja biosignatuureja."
Tällaisia koneoppimistyökaluja tutkijat uskovat, että niitä voitaisiin soveltaa robottiplaneettatehtäviin, kuten NASAn Mars-kulkijaan. Sinnikkyys, joka etsii parhaillaan elämän jälkiä Marsin järven kraatterin pohjalta. "Näiden mallien avulla voimme kehittää räätälöityjä tiekarttoja ja algoritmeja, jotka ohjaavat kulkijat paikkoihin, joissa on suurin todennäköisyys menneen tai nykyisen elämän olemassaololle - olipa se kuinka piilotettu tai harvinaista tahansa", tutkijat lisäävät. .
Tiimi valitsi tämän alueen testatakseen malliaan, koska se on analogi nykypäivän kuivalle ja kuiville maisemille Mars. Se on korkealla merenpinnan yläpuolella sijaitseva kuiva suolajärven pohja, joka on alttiina korkealle ultraviolettisäteilylle, ja kaikesta asuinkelvottomuudestaan huolimatta tässä ympäristössä on joitain eläviä olentoja.
Mielenkiintoista myös:
Ryhmä keräsi lähes 8 1 kuvaa ja yli XNUMX XNUMX näytettä tunnistaakseen fotosynteettisiä mikrobeja, jotka elävät alueen suolakupolissa, kivissä ja alabasterikiteissä. Tiimi tutki myös aluetta droneilla ja totesi, että mikrobielämä ei ole jakautunut satunnaisesti, vaan liittyy läheisesti veden läsnäoloon. Tämän jälkeen ryhmä koulutti hermoverkkoja tunnistamaan alueen geologiset piirteet, joista osa löytyy myös Marsista.
Tutkijat jatkavat parhaillaan koulutustaan AI Salar de Pajonalesissa ja suunnittelee sitten testaavansa työkalun kykyä ennustaa muinaisten stromatoliittifossiilien ja suolaa sietävien mikrobiomien sijaintia ja leviämistä. Tämän pitäisi auttaa määrittämään, voidaanko hänen tässä haussa käyttämiä sääntöjä soveltaa biosignatuurien etsimiseen muissa vastaavissa järjestelmissä. Seuraavaksi tiimi kartoittaa kuumia lähteitä, jäätynyttä maaperää ja kiviä kuivissa laaksoissa opettaakseen tekoälyä etsimään elämää muilta maapallon äärimmäisiltä alueilta ennen muiden planeettojen tutkimista.
Lue myös: