Gli scienziati hanno attualmente opportunità piuttosto limitate in materia di raccolta di campioni da altri pianeti: campioni di suolo da Marte, che vengono raccolti dal rover Perseveranza, ci raggiungerà presto. Quindi gli scienziati stanno inventando altri metodi di rilevamento per conoscere i segni della vita extraterrestre. Uno di questi è con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.
Un team di scienziati del SETI Institute (Search for Extraterrestrial Intelligence) ha mappato forme rare vita, che sono stati scoperti nella salina del Salar de Pajonales al confine tra il deserto cileno di Atacama e l'altopiano dell'Altiplano.
Successivamente, il team ha coinvolto specialisti che aiuteranno ad addestrare il modello di machine learning a riconoscere i modelli e le regole associate alla diffusione della vita in questa regione poco "ospitale" dal punto di vista climatico. In questo modo, il modello ha imparato a rilevare gli stessi schemi e le stesse regole per un'ampia gamma di paesaggi, compresi quelli che possono essere trovati su altri pianeti.
Il team ha scoperto che il loro sistema, che combina ecologia statistica e AI, ha aumentato la probabilità di rilevare firme biologiche dell'87,5%. Inoltre, il programma può ridurre l'area richiesta per la ricerca fino al 97%, quindi gli scienziati miglioreranno in modo significativo il processo di ricerca di potenziali tracce di vita.
"Il nostro strumento ci consente di combinare il potere dell'ecologia statistica con l'apprendimento automatico per scoprire e prevedere i modelli e le regole in base ai quali la natura sopravvive e si diffonde nei paesaggi più aspri della Terra", affermano i ricercatori. "Speriamo che altri team di astrobiologi adattino il nostro approccio per mappare altri ambienti abitabili e firme biologiche".
Tali strumenti di apprendimento automatico, ritengono gli scienziati, potrebbero essere applicati a missioni planetarie robotiche come il rover su Marte della NASA Perseveranza, che attualmente sta cercando tracce di vita sul fondo del cratere del lago su Marte. "Con l'aiuto di questi modelli, possiamo sviluppare mappe stradali e algoritmi personalizzati che indirizzeranno i rover verso i luoghi con la più alta probabilità di esistenza della vita passata o presente, non importa quanto nascosta o rara sia", aggiungono gli scienziati. .
Il team ha scelto questa regione per testare il proprio modello perché è un analogo del paesaggio secco e arido di oggi Marte. È un letto di lago salato asciutto ad alta quota che è esposto ad alti livelli di radiazioni ultraviolette e, nonostante tutta la sua inabitabilità, ci sono alcuni esseri viventi in questo ambiente.
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Il team ha raccolto quasi 8 immagini e più di 1 campioni per identificare i microbi fotosintetici che vivono nelle cupole di sale, nelle rocce e nei cristalli di alabastro della regione. Il team ha anche esaminato l'area utilizzando i droni e ha determinato che la vita microbica qui non è distribuita in modo casuale, ma strettamente correlata alla presenza di acqua. Il team ha quindi addestrato le reti neurali a riconoscere le caratteristiche geologiche dell'area, alcune delle quali si trovano anche su Marte.
I ricercatori stanno attualmente continuando la loro formazione AI a Salar de Pajonales, e quindi pianificare di testare la capacità dello strumento di prevedere la posizione e la distribuzione di antichi fossili di stromatolite e microbiomi tolleranti al sale. Questo dovrebbe aiutare a determinare se le regole che usa in questa ricerca possono essere applicate per cercare firme biologiche in altri sistemi simili. Successivamente, il team mapperà le sorgenti termali, i terreni ghiacciati e le rocce nelle valli aride per insegnare all'intelligenza artificiale a cercare la vita in altre regioni estreme della Terra prima di esplorare altri pianeti.
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