В момента учените имат доста ограничени възможности по въпроса за събиране на проби от други планети - почвени проби от Марс, които се събират от марсохода постоянство, скоро ще стигне до нас. Така че учените измислят други методи за усещане, за да разберат признаците на извънземен живот. Един от тях е с помощта на изкуствен интелект.
Екип от учени от института SETI (Търсене на извънземен разум) картографира редки форми живот, които са открити в солената равнина Салар де Пахоналес на границата на чилийската пустиня Атакама и платото Алтиплано.
След това екипът включва специалисти, които ще помогнат в обучението на модела за машинно обучение да разпознава моделите и правилата, свързани с разпространението на живота в този не много „гостоприемен“ регион от гледна точка на климата. По този начин моделът се научи да открива същите модели и правила за широк спектър от пейзажи - включително тези, които могат да бъдат намерени на други планети.
Екипът установи, че тяхната система, която съчетава статистическа екология и AI, увеличи вероятността за откриване на биосигнатури с 87,5%. В допълнение, програмата може да намали площта, необходима за търсене с цели 97%, така че учените значително ще подобрят процеса на търсене на потенциални следи от живот.
„Нашият инструмент ни позволява да комбинираме силата на статистическата екология с машинното обучение, за да открием и предвидим моделите и правилата, по които природата оцелява и се разпространява в най-суровите пейзажи на Земята“, казват изследователите. „Надяваме се, че други екипи от астробиолози ще адаптират нашия подход, за да картографират други обитаеми среди и биосигнатури.“
Такива инструменти за машинно обучение, според учените, могат да бъдат приложени към роботизирани планетарни мисии като марсохода на НАСА постоянство, който в момента търси следи от живот на дъното на кратера Езеро на Марс. „С помощта на тези модели можем да разработим персонализирани пътни карти и алгоритми, които ще насочват марсоходите към местата с най-голяма вероятност за съществуване на минал или настоящ живот – независимо колко скрит или рядък е той“, добавят учените .
Екипът избра този регион, за да тества модела си, защото е аналог на сухия и безводен пейзаж днес Марс. Това е корито на сухо солено езеро на голяма надморска височина, което е изложено на високи нива на ултравиолетова радиация и въпреки цялата си необитаемост, в тази среда има някои живи същества.
Също интересно:
Екипът събра близо 8 изображения и повече от 1 проби, за да идентифицира фотосинтезиращите микроби, които живеят в солените куполи, скалите и кристалите от алабастър в региона. Екипът също изследва района с помощта на дронове и установи, че микробният живот тук не е разпределен на случаен принцип, а е тясно свързан с наличието на вода. След това екипът обучи невронните мрежи да разпознават геоложките характеристики на района, някои от които се намират и на Марс.
В момента изследователите продължават своето обучение AI в Salar de Pajonales и след това планира да тества способността на инструмента да прогнозира местоположението и разпространението на древни строматолитни вкаменелости и микробиоми, устойчиви на сол. Това трябва да помогне да се определи дали правилата, които той използва в това търсене, могат да бъдат приложени за търсене на биосигнатури в други подобни системи. След това екипът ще картографира горещи извори, замръзнали почви и скали в сухи долини, за да научи AI да търси живот в други екстремни региони на Земята, преди да изследва други планети.
Прочетете също: