과학자들은 현재 다른 행성에서 샘플을 수집하는 문제에서 다소 제한된 기회를 가지고 있습니다. 로버가 수집한 화성의 토양 샘플입니다. 인내, 곧 우리에게 도달할 것입니다. 그래서 과학자들은 외계 생명체의 징후를 알기 위해 다른 감지 방법을 발명하고 있습니다. 그 중 하나는 인공 지능의 도움을 받는 것입니다.
SETI Institute(Search for Extraterrestrial Intelligence)의 과학자 팀이 희귀한 형태를 매핑했습니다. 삶, 칠레 아타 카마 사막과 Altiplano 고원의 경계에있는 Salar de Pajonales 염원에서 발견되었습니다.
다음으로 팀은 기후의 관점에서 그다지 "호의적이지 않은" 지역에서 생명의 확산과 관련된 패턴과 규칙을 인식하도록 기계 학습 모델을 훈련시키는 데 도움을 줄 전문가를 참여시켰습니다. 이러한 방식으로 모델은 다른 행성에서 볼 수 있는 것을 포함하여 광범위한 풍경에 대해 동일한 패턴과 규칙을 감지하는 방법을 학습했습니다.
팀은 통계 생태학과 일체 포함, 생체특징 검출 확률을 87,5% 높였습니다. 또한 이 프로그램은 탐색에 필요한 영역을 최대 97%까지 줄일 수 있으므로 과학자들은 잠재적인 생명의 흔적을 찾는 과정을 크게 개선할 수 있습니다.
연구원들은 "우리 도구를 사용하면 통계 생태학의 힘을 기계 학습과 결합하여 자연이 지구상에서 가장 혹독한 풍경에서 살아남고 퍼지는 패턴과 규칙을 발견하고 예측할 수 있습니다."라고 말합니다. "우리는 다른 우주 생물학자 팀이 다른 거주 가능한 환경과 생체 서명을 매핑하기 위해 우리의 접근 방식을 적용하기를 바랍니다."
과학자들은 그러한 기계 학습 도구가 NASA의 화성 탐사선과 같은 로봇 행성 임무에 적용될 수 있다고 믿습니다. 인내, 현재 화성의 호수 분화구 바닥에서 생명의 흔적을 찾고 있습니다. "이러한 모델의 도움으로 우리는 그것이 아무리 숨겨져 있거나 희귀하더라도 과거 또는 현재의 생명체가 존재할 가능성이 가장 높은 장소로 로버를 안내할 맞춤형 로드맵과 알고리즘을 개발할 수 있습니다."라고 과학자들은 덧붙였습니다. .
팀은 오늘날의 건조하고 건조한 풍경과 유사하기 때문에 모델을 테스트하기 위해 이 지역을 선택했습니다. 화성. 그것은 높은 수준의 자외선에 노출된 높은 고도의 건조한 염호 바닥이며, 모든 사람이 살 수 없는 환경에도 일부 생물이 있습니다.
또한 흥미로운 점:
팀은 지역의 소금 돔, 암석 및 설화 석고 결정에 서식하는 광합성 미생물을 식별하기 위해 거의 8개의 이미지와 1개 이상의 샘플을 수집했습니다. 팀은 또한 드론을 사용하여 해당 지역을 조사한 결과 이곳의 미생물이 무작위로 분포된 것이 아니라 물의 존재와 밀접한 관련이 있음을 확인했습니다. 그런 다음 팀은 해당 지역의 지질학적 특징을 인식하도록 신경망을 훈련시켰으며, 그 중 일부는 화성에서도 발견됩니다.
연구원들은 현재 교육을 계속하고 있습니다. 일체 포함 Salar de Pajonales에서 고대 스트로마톨라이트 화석과 내염성 미생물 군집의 위치와 분포를 예측하는 도구의 능력을 테스트할 계획입니다. 이것은 그가 이 검색에서 사용하는 규칙이 다른 유사한 시스템에서 생체 서명 검색에 적용될 수 있는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 다음으로 팀은 AI가 다른 행성을 탐험하기 전에 지구상의 다른 극한 지역에서 생명체를 찾도록 가르치기 위해 온천, 얼어붙은 토양 및 건조한 계곡의 암석을 매핑할 것입니다.
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