Окумуштуулар учурда башка планеталардан үлгүлөрдү чогултуу маселесинде бир кыйла чектелген мүмкүнчүлүктөргө ээ - Ровер тарабынан чогултулган Марстан топурак үлгүлөрү Туруктуулгунун, бизге жакында жетет. Ошондуктан окумуштуулар Жерден тышкаркы жашоонун белгилерин билүү үчүн башка сезүү ыкмаларын ойлоп табышууда. Алардын бири жасалма интеллекттин жардамы менен.
SETI институтунун (Жерден тышкаркы интеллектти издөө) окумуштуулар тобу сейрек кездешүүчү формалардын картасын түзүштү. жашоо, алар Чилинин Атакама чөлүнүн жана Альтиплано платосунун чек арасындагы Салар-де-Пажоналес туздук тегизинен табылган.
Андан кийин, командага климаттын көз карашынан алганда, бул анча "меймандуу" эмес аймакта жашоонун жайылышына байланыштуу мыйзам ченемдүүлүктөрдү жана эрежелерди таануу үчүн машинаны үйрөнүү моделин үйрөтүүгө жардам бере турган адистер тартылган. Ошентип, модель пейзаждардын кеңири диапазону үчүн, анын ичинде башка планеталарда да кездешүүчү ошол эле үлгүлөрдү жана эрежелерди аныктоону үйрөндү.
Команда статистикалык экологияны бириктирген алардын системасы жана AI, биологиялык белгилерди аныктоо ыктымалдыгын 87,5% жогорулатты. Мындан тышкары, программа издөө үчүн талап кылынган аймакты 97% кыскарта алат, ошондуктан илимпоздор жашоонун мүмкүн болуучу издерине аңчылык кылуу процессин бир топ жакшыртат.
"Биздин куралыбыз статистикалык экологиянын күчүн машиналык үйрөнүү менен айкалыштырууга, табияттын жер бетиндеги эң катаал ландшафттарда сакталып, таралышынын үлгүлөрүн жана эрежелерин ачып, алдын ала айтууга мүмкүндүк берет", - дешет изилдөөчүлөр. "Биз астробиологдордун башка топтору биздин мамилебизди жашоого ылайыктуу башка чөйрөлөрдү жана биосигнатураларды түзүүгө ылайыкташат деп үмүттөнөбүз."
Окумуштуулардын ою боюнча, мындай машина үйрөнүү куралдары НАСАнын Марс ровери сыяктуу робот-планетардык миссияларда колдонулушу мүмкүн. Туруктуулгунун, ал учурда Марстагы Көл кратеринин түбүндө жашоонун издерин издеп жатат. "Бул моделдердин жардамы менен биз роверлерди мурунку же азыркы жашоонун болушу мүмкүн болгон жерлерге багыттай турган жекелештирилген жол карталарын жана алгоритмдерин иштеп чыга алабыз - бул канчалык жашыруун же сейрек болсо да", - деп кошумчалайт илимпоздор. .
Команда бул аймакты өздөрүнүн моделин сынап көрүү үчүн тандап алган, анткени ал бүгүнкү күндүн кургак жана кургак пейзажынын аналогу Марс. Бул ультра кызгылт көк нурлануунун жогорку деңгээлине дуушар болгон бийик тоолуу кургак туздуу көлдүн түбү жана анын жашоого жараксыздыгына карабастан, бул чөйрөдө кээ бир жандыктар бар.
Ошондой эле кызыктуу:
Команда аймактагы туз куполдордо, таштарда жана алебастр кристаллдарында жашаган фотосинтетикалык микробдорду аныктоо үчүн 8ге жакын сүрөт жана 1ден ашуун үлгү чогулткан. Ошондой эле топ дрондор аркылуу аймакты изилдеп, бул жердеги микробдордун жашоосу кокусунан эмес, суунун болушу менен тыгыз байланышта экенин аныкташкан. Андан соң команда нейрон тармактарын аймактын геологиялык өзгөчөлүктөрүн таанууга үйрөттү, алардын айрымдары Марста дагы бар.
Учурда окумуштуулар окуусун улантышууда AI Салар де Пажоналесте, андан кийин куралдын байыркы строматолит калдыктарынын жана тузга чыдамдуу микробиомалардын жайгашкан жерин жана таралышын алдын ала билүү жөндөмүн сынап көрүүнү пландаштырууда. Бул бул издөөдө ал колдонгон эрежелер башка ушул сыяктуу системалардагы биосигнатураларды издөө үчүн колдонулушу мүмкүнбү же жокпу аныктоого жардам бериши керек. Андан кийин, команда башка планеталарды изилдөөдөн мурун AIны Жердин башка экстремалдык аймактарында жашоону издөөгө үйрөтүү үчүн кургак өрөөндөрдөгү ысык булактардын, тоңгон топурактардын жана таштардын картасын түзөт.
Ошондой эле окуңуз: