Zinātniekiem šobrīd ir diezgan ierobežotas iespējas savākt paraugus no citām planētām - augsnes paraugus no Marsa, ko savāc rover Neatlaidība, drīz sasniegs mūs. Tāpēc zinātnieki izgudro citas sensoru metodes, lai uzzinātu ārpuszemes dzīvības pazīmes. Viens no tiem ir ar mākslīgā intelekta palīdzību.
Zinātnieku komanda no SETI institūta (Ārpuszemes intelekta meklēšana) kartēja retas formas dzīvi, kas tika atklāti Salar de Pajonales sāls līdzenumā uz Čīles Atakamas tuksneša un Altiplano plato robežas.
Tālāk komanda iesaistīja speciālistus, kas palīdzēs apmācīt mašīnmācības modeli, lai atpazītu modeļus un noteikumus, kas saistīti ar dzīvības izplatību šajā ne pārāk "viesmīlīgajā" reģionā no klimata viedokļa. Tādā veidā modelis iemācījās noteikt tos pašus modeļus un noteikumus daudzām ainavām, tostarp tām, kuras var atrast uz citām planētām.
Komanda atklāja, ka viņu sistēma, kas apvieno statistisko ekoloģiju un AI, palielināja bioparakstu noteikšanas varbūtību par 87,5%. Turklāt programma var samazināt meklēšanai nepieciešamo platību pat par 97%, tādējādi zinātnieki būtiski uzlabos potenciālo dzīvības pēdu nomedīšanas procesu.
"Mūsu rīks ļauj mums apvienot statistiskās ekoloģijas spēku ar mašīnmācību, lai atklātu un prognozētu modeļus un noteikumus, saskaņā ar kuriem daba izdzīvo un izplatās skarbākajās ainavās uz Zemes," saka pētnieki. "Mēs ceram, ka citas astrobiologu komandas pielāgos mūsu pieeju, lai kartētu citas apdzīvojamas vides un biosignatūras."
Zinātnieki uzskata, ka šādus mašīnmācīšanās rīkus varētu izmantot robotizētām planētu misijām, piemēram, NASA Marsa roverim. Neatlaidība, kas šobrīd meklē dzīvības pēdas ezera krātera dibenā uz Marsa. "Ar šo modeļu palīdzību mēs varam izstrādāt pielāgotas ceļu kartes un algoritmus, kas virzīs roverus uz vietām ar vislielāko pagātnes vai tagadnes dzīves pastāvēšanas iespējamību - neatkarīgi no tā, cik slēpta vai reta tā ir," piebilst zinātnieki. .
Komanda izvēlējās šo reģionu, lai pārbaudītu savu modeli, jo tas ir mūsdienu sausās un neauglīgās ainavas analogs Marss. Tā ir liela augstuma sausa sālsezera gultne, kas ir pakļauta augsta līmeņa ultravioletā starojuma iedarbībai, un, neskatoties uz to, ka tā nav apdzīvojama, šajā vidē ir dažas dzīvas būtnes.
Interesanti arī:
Komanda savāca gandrīz 8 attēlu un vairāk nekā 1 paraugu, lai identificētu fotosintētiskos mikrobus, kas dzīvo reģiona sāls kupolos, klintīs un alabastra kristālos. Komanda arī apsekoja teritoriju, izmantojot dronus, un konstatēja, ka mikrobu dzīve šeit nav nejauši sadalīta, bet gan cieši saistīta ar ūdens klātbūtni. Pēc tam komanda apmācīja neironu tīklus, lai atpazītu apgabala ģeoloģiskās iezīmes, no kurām dažas ir atrodamas arī uz Marsa.
Pētnieki šobrīd turpina apmācību AI Salar de Pajonales, un pēc tam plāno pārbaudīt rīka spēju paredzēt seno stromatolīta fosiliju un sāls izturīgu mikrobiomu atrašanās vietu un izplatību. Tam vajadzētu palīdzēt noteikt, vai noteikumus, ko viņš izmanto šajā meklēšanā, var izmantot, lai meklētu bioparakstus citās līdzīgās sistēmās. Pēc tam komanda kartēs karstos avotus, sasalušās augsnes un akmeņus sausās ielejās, lai mācītu AI meklēt dzīvību citos ekstrēmos Zemes reģionos pirms citu planētu izpētes.
Lasi arī: