Forskare har för närvarande ganska begränsade möjligheter när det gäller att samla in prover från andra planeter - jordprover från Mars, som samlas in av rover Uthållighet, når oss snart. Så forskare uppfinner andra avkänningsmetoder för att känna till tecknen på utomjordiskt liv. En av dem är med hjälp av artificiell intelligens.
Ett team av forskare från SETI Institute (Search for Extraterrestrial Intelligence) kartlade sällsynta former liv, som upptäcktes i Salar de Pajonales saltlägenhet på gränsen till den chilenska Atacamaöknen och Altiplanoplatån.
Därefter involverade teamet specialister som kommer att hjälpa till att träna maskininlärningsmodellen för att känna igen de mönster och regler som är förknippade med spridningen av liv i denna inte särskilt "gästvänliga" region ur klimatsynpunkt. På så sätt lärde sig modellen att upptäcka samma mönster och regler för ett brett spektrum av landskap – inklusive de som kan finnas på andra planeter.
Teamet fann att deras system, som kombinerar statistisk ekologi och AI, ökade sannolikheten för att upptäcka biosignaturer med 87,5 %. Dessutom kan programmet minska det område som krävs för att söka med så mycket som 97 %, så forskare kommer att avsevärt förbättra processen att jaga efter potentiella spår av liv.
"Vårt verktyg låter oss kombinera kraften i statistisk ekologi med maskininlärning för att upptäcka och förutsäga de mönster och regler genom vilka naturen överlever och sprider sig i de hårdaste landskapen på jorden", säger forskarna. "Vi hoppas att andra team av astrobiologer kommer att anpassa vårt tillvägagångssätt för att kartlägga andra beboeliga miljöer och biosignaturer."
Sådana verktyg för maskininlärning, tror forskare, skulle kunna tillämpas på robotuppdrag som NASA:s Mars-rover Uthållighet, som för närvarande söker efter spår av liv på botten av sjökratern på Mars. "Med hjälp av dessa modeller kan vi utveckla skräddarsydda vägkartor och algoritmer som kommer att styra rovers till de platser med högst sannolikhet för existensen av tidigare eller nuvarande liv - oavsett hur dolt eller sällsynt det är", tillägger forskarna. .
Teamet valde denna region för att testa sin modell eftersom den är en analog till dagens torra och torra landskap Mars. Det är en torr saltsjöbädd på hög höjd som utsätts för höga nivåer av ultraviolett strålning, och trots all dess obeboelighet finns det några levande varelser i denna miljö.
Också intressant:
Teamet samlade in nästan 8 1 bilder och mer än XNUMX XNUMX prover för att identifiera de fotosyntetiska mikroberna som lever i regionens saltkupoler, stenar och alabasterkristaller. Teamet undersökte också området med hjälp av drönare och fastställde att det mikrobiella livet här inte är slumpmässigt fördelat, utan nära relaterat till närvaron av vatten. Teamet tränade sedan de neurala nätverken för att känna igen de geologiska egenskaperna i området, av vilka några också finns på Mars.
Forskarna fortsätter för närvarande sin utbildning AI på Salar de Pajonales, och planerar sedan att testa verktygets förmåga att förutsäga platsen och distributionen av gamla stromatolitfossiler och salttoleranta mikrobiomer. Detta bör hjälpa till att avgöra om reglerna han använder i denna sökning kan tillämpas för att söka efter biosignaturer i andra liknande system. Därefter kommer teamet att kartlägga varma källor, frusna jordar och stenar i torra dalar för att lära AI att leta efter liv i andra extrema områden på jorden innan de utforskar andra planeter.
Läs också: