Torsdag 28. mars 2024

desktop v4.2.1

Root NationНовиниIT-nyheterKunstig intelligens kan hjelpe i søket etter liv på Mars

Kunstig intelligens kan hjelpe i søket etter liv på Mars

-

Forskere har for tiden ganske begrensede muligheter når det gjelder å samle prøver fra andre planeter - jordprøver fra Mars, som samles inn av roveren utholdenhet, vil nå oss snart. Så forskere finner opp andre sansemetoder for å kjenne tegnene på utenomjordisk liv. En av dem er ved hjelp av kunstig intelligens.

Et team av forskere fra SETI Institute (Search for Extraterrestrial Intelligence) kartla sjeldne former liv, som ble oppdaget i Salar de Pajonales saltflate på grensen til den chilenske Atacama-ørkenen og Altiplano-platået.

Jezero-krateret

Deretter involverte teamet spesialister som vil hjelpe med å trene maskinlæringsmodellen til å gjenkjenne mønstrene og reglene knyttet til spredningen av liv i denne lite "gjestfrie" regionen fra et klimasynspunkt. På denne måten lærte modellen å oppdage de samme mønstrene og reglene for et bredt spekter av landskap – inkludert de som kan finnes på andre planeter.

Teamet fant ut at systemet deres, som kombinerer statistisk økologi og AI, økte sannsynligheten for å oppdage biosignaturer med 87,5 %. I tillegg kan programmet redusere området som kreves for å søke med så mye som 97 %, slik at forskere vil forbedre prosessen med å jakte på potensielle spor av liv betydelig.

"Vårt verktøy lar oss kombinere kraften til statistisk økologi med maskinlæring for å oppdage og forutsi mønstrene og reglene som naturen overlever og sprer seg i de hardeste landskapene på jorden," sier forskerne. "Vi håper at andre team av astrobiologer vil tilpasse vår tilnærming for å kartlegge andre beboelige miljøer og biosignaturer."

AI kan hjelpe i søket etter liv på Mars

Slike maskinlæringsverktøy, mener forskere, kan brukes på robotiske planetariske oppdrag som NASAs Mars-rover utholdenhet, som for tiden leter etter spor etter liv på bunnen av innsjøkrateret på Mars. "Ved hjelp av disse modellene kan vi utvikle tilpassede veikart og algoritmer som vil lede rovere til stedene med høyest sannsynlighet for eksistensen av tidligere eller nåværende liv - uansett hvor skjult eller sjeldent det er," legger forskerne til. .

Teamet valgte denne regionen for å teste modellen sin fordi den er en analog av dagens tørre og tørre landskap Mars. Det er en tørr saltsjø i stor høyde som er utsatt for høye nivåer av ultrafiolett stråling, og til tross for all dens ubeboelighet, er det noen levende ting i dette miljøet.

Også interessant:

Teamet samlet nesten 8 bilder og mer enn 1 prøver for å identifisere fotosyntetiske mikrober som lever i regionens saltkupler, bergarter og alabastkrystaller. Teamet undersøkte også området ved hjelp av droner og slo fast at det mikrobielle livet her ikke er tilfeldig fordelt, men nært knyttet til tilstedeværelsen av vann. Teamet trente deretter de nevrale nettverkene til å gjenkjenne de geologiske egenskapene til området, hvorav noen også finnes på Mars.

Mars

Forskerne fortsetter nå med opplæringen AI ved Salar de Pajonales, og planlegger deretter å teste verktøyets evne til å forutsi plasseringen og distribusjonen av eldgamle stromatolittfossiler og salttolerante mikrobiomer. Dette bør bidra til å avgjøre om reglene han bruker i dette søket kan brukes for å søke etter biosignaturer i andre lignende systemer. Deretter vil teamet kartlegge varme kilder, frossen jord og steiner i tørre daler for å lære AI å lete etter liv i andre ekstreme områder på jorden før de utforsker andre planeter.

Les også:

Dzhereloplass
Melde deg på
Gi beskjed om
gjest

0 Kommentar
Innebygde anmeldelser
Se alle kommentarer
Andre artikler
Abonner for oppdateringer

Nylige kommentarer

Populær nå
0
Vi elsker tankene dine, kommenter gjerne.x
()
x