Atualmente, os cientistas têm oportunidades bastante limitadas na questão de coletar amostras de outros planetas - amostras de solo de Marte, que são coletadas pelo rover Perseverança, chegará até nós em breve. Assim, os cientistas estão inventando outros métodos de detecção para conhecer os sinais de vida extraterrestre. Uma delas é com a ajuda da inteligência artificial.
Uma equipe de cientistas do Instituto SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) mapeou formas raras vida, que foram descobertos no Salar de Pajonales salar na fronteira do deserto chileno de Atacama e o Altiplano Plateau.
De seguida, a equipa envolveu especialistas que vão ajudar a treinar o modelo de machine learning para reconhecer os padrões e regras associadas à propagação da vida nesta região pouco “hospitalar” do ponto de vista climático. Dessa forma, o modelo aprendeu a detectar os mesmos padrões e regras para uma ampla gama de paisagens – inclusive aquelas que podem ser encontradas em outros planetas.
A equipe descobriu que seu sistema, que combina ecologia estatística e IA, aumentou a probabilidade de detectar bioassinaturas em 87,5%. Além disso, o programa pode reduzir a área necessária para pesquisa em até 97%, para que os cientistas melhorem significativamente o processo de busca de possíveis vestígios de vida.
“Nossa ferramenta nos permite combinar o poder da ecologia estatística com o aprendizado de máquina para descobrir e prever os padrões e regras pelas quais a natureza sobrevive e se espalha nas paisagens mais inóspitas da Terra”, dizem os pesquisadores. “Esperamos que outras equipes de astrobiólogos adaptem nossa abordagem para mapear outros ambientes habitáveis e bioassinaturas”.
Essas ferramentas de aprendizado de máquina, acreditam os cientistas, podem ser aplicadas a missões planetárias robóticas, como o Mars rover da NASA. Perseverança, que atualmente está procurando por vestígios de vida no fundo da cratera do lago em Marte. “Com a ajuda desses modelos, podemos desenvolver roteiros personalizados e algoritmos que irão direcionar os rovers para os locais com maior probabilidade de existência de vida passada ou presente – não importa quão escondida ou rara ela seja”, acrescentam os cientistas. .
A equipe escolheu esta região para testar seu modelo porque é um análogo da paisagem seca e árida de hoje Marte. Trata-se de um leito de lago salgado seco de grande altitude que está exposto a altos níveis de radiação ultravioleta e, apesar de toda a sua inabitabilidade, existem alguns seres vivos neste ambiente.
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A equipe coletou cerca de 8 imagens e mais de 1 amostras para identificar os micróbios fotossintéticos que vivem nas cúpulas de sal, rochas e cristais de alabastro da região. A equipe também pesquisou a área usando drones e determinou que a vida microbiana aqui não é distribuída aleatoriamente, mas intimamente relacionada à presença de água. A equipe então treinou as redes neurais para reconhecer as características geológicas da área, algumas das quais também são encontradas em Marte.
Os investigadores continuam actualmente a sua formação IA no Salar de Pajonales e, em seguida, planeje testar a capacidade da ferramenta de prever a localização e distribuição de antigos fósseis de estromatólitos e microbiomas tolerantes ao sal. Isso deve ajudar a determinar se as regras que ele usa nessa pesquisa podem ser aplicadas para pesquisar bioassinaturas em outros sistemas semelhantes. Em seguida, a equipe mapeará fontes termais, solos congelados e rochas em vales secos para ensinar a IA a procurar vida em outras regiões extremas da Terra antes de explorar outros planetas.
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