Znanstvenici trenutno imaju prilično ograničene mogućnosti po pitanju prikupljanja uzoraka s drugih planeta - uzoraka tla s Marsa, koje prikuplja rover Ustrajnost, uskoro stiže i do nas. Stoga znanstvenici izmišljaju druge metode osjeta kako bi saznali znakove izvanzemaljskog života. Jedan od njih je uz pomoć umjetne inteligencije.
Tim znanstvenika s instituta SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) mapirao je rijetke oblike život, koji su otkriveni u slanoj ravnici Salar de Pajonales na granici čileanske pustinje Atacama i visoravni Altiplano.
Zatim, tim je uključio stručnjake koji će pomoći osposobiti model strojnog učenja za prepoznavanje obrazaca i pravila povezanih sa širenjem života u ovoj ne baš "gostoljubivoj" regiji s klimatskog gledišta. Na taj je način model naučio otkrivati iste obrasce i pravila za širok raspon krajolika – uključujući one koji se mogu naći na drugim planetima.
Tim je otkrio da njihov sustav, koji kombinira statističku ekologiju i AI, povećao je vjerojatnost otkrivanja biopotpisa za 87,5%. Osim toga, program može smanjiti područje potrebno za pretragu za čak 97%, pa će znanstvenici značajno unaprijediti proces lova na potencijalne tragove života.
"Naš nam alat omogućuje kombiniranje moći statističke ekologije sa strojnim učenjem kako bismo otkrili i predvidjeli obrasce i pravila po kojima priroda preživljava i širi se u najsurovijim krajolicima na Zemlji", kažu istraživači. "Nadamo se da će drugi timovi astrobiologa prilagoditi naš pristup mapiranju drugih nastanjivih okoliša i biopotpisa."
Znanstvenici vjeruju da bi se takvi alati za strojno učenje mogli primijeniti na robotske planetarne misije poput NASA-inog marsovskog rovera Ustrajnost, koji trenutno traga za tragovima života na dnu kratera Lake na Marsu. "Uz pomoć ovih modela možemo razviti prilagođene karte puta i algoritme koji će usmjeriti rovere na mjesta s najvećom vjerojatnošću postojanja prošlog ili sadašnjeg života - bez obzira koliko skriven ili rijedak bio", dodaju znanstvenici .
Tim je odabrao ovu regiju za testiranje svog modela jer je ona analogija današnjeg suhog i sušnog krajolika Mars. To je suho dno slanog jezera na velikoj nadmorskoj visini koje je izloženo visokim razinama ultraljubičastog zračenja, a usprkos svoj nenastanjivosti, u ovom okolišu postoje neka živa bića.
Također zanimljivo:
Tim je prikupio gotovo 8 slika i više od 1 uzoraka kako bi identificirao fotosintetske mikrobe koji žive u slanim kupolama, stijenama i kristalima alabastera u regiji. Tim je također istražio područje pomoću dronova i utvrdio da život mikroba ovdje nije nasumično raspoređen, već je usko povezan s prisutnošću vode. Tim je potom istrenirao neuronske mreže da prepoznaju geološke značajke tog područja, od kojih se neke nalaze i na Marsu.
Istraživači trenutno nastavljaju svoju obuku AI u Salar de Pajonales, a zatim planiraju testirati sposobnost alata da predvidi lokaciju i distribuciju drevnih fosila stromatolita i mikrobioma otpornih na sol. To bi trebalo pomoći u određivanju mogu li se pravila koja koristi u ovoj pretrazi primijeniti na traženje biopotpisa u drugim sličnim sustavima. Zatim će tim mapirati vruće izvore, smrznuto tlo i stijene u suhim dolinama kako bi naučio umjetnu inteligenciju da traži život u drugim ekstremnim regijama na Zemlji prije istraživanja drugih planeta.
Pročitajte također:
Ostavi odgovor