У вчених зараз доволі обмежені можливості в питанні збору зразків з інших планет – зразки ґрунту з Марсу, які збирає ровер Perseverance, долетять до нас ще нескоро. Тож науковці вигадують інші методи зондування, щоб знати ознаки інопланетного життя. Один з них – за допомогою штучного інтелекту.
Команда вчених з Інституту SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence, Пошук позаземного розуму) нанесла на карту рідкісні форми життя, які були виявлені у соляній рівнині Салар-де-Пахоналес на кордоні чилійської пустелі Атакама та плато Альтіплано.
Далі команда залучила фахівців, які допоможуть навчити модель машинного навчання розпізнавати закономірності та правила, пов’язані з поширенням життя в цьому не дуже «гостинному» з точки зору клімату регіоні. Таким чином модель навчилася виявляти ті самі закономірності та правила для широкого спектра ландшафтів – в тому числі тих, що можуть знаходитися на інших планетах.
Команда виявила, що їхня система, яка поєднує статистичну екологію та ШІ, підвищила ймовірність виявлення біосигнатур на 87,5%. Крім того, програма може зменшити площу, необхідну для пошуку, на цілих 97%, тож вчені суттєво вдосконалять процес полювання на потенційні сліди життя.
«Наш інструмент дозволяє нам об’єднати силу статистичної екології з машинним навчанням, щоб виявити та передбачити закономірності й правила, за якими природа виживає і поширюється в найсуворіших ландшафтах на Землі, – говорять дослідники. – Ми сподіваємося, що інші команди астробіологів адаптують наш підхід до картування інших придатних для життя середовищ і біосигнатур».
Такі інструменти машинного навчання, на думку вчених, можуть бути застосовані до роботизованих планетарних місій, таких як марсохід NASA Perseverance, який зараз вишукує сліди життя на дні кратера Єзеро на Марсі. «За допомогою цих моделей ми можемо розробляти індивідуальні дорожні карти та алгоритми, які спрямовуватимуть марсоходи до місць з найвищою ймовірністю існування минулого або сучасного життя – незалежно від того, наскільки воно приховане або рідкісне», – додають науковці.
Команда обрала для тестування своєї моделі цей регіон через те, що він є аналогом сухого і посушливого ландшафту сучасного Марса. Це високогірне сухе дно соляного озера, яке піддається впливу високого рівня ультрафіолетового випромінювання, і попри всю непридатність для життя, у цьому середовищі таки існують деякі живі істоти.
Теж цікаво:
Команда зібрала майже 8 тис. зображень і понад 1 тис. зразків, щоб виявити фотосинтезуючі мікроби, які живуть у соляних куполах, скелях і алебастрових кристалах регіону. Команда також досліджувала місцину за допомогою дронів і визначила, що мікробне життя тут не розподілене випадковим чином, а тісно пов’язане з наявністю води. Потім команда навчила нейронні мережі розпізнавати геологічні особливості території, і деякі з них також зустрічаються на Марсі.
Наразі дослідники продовжують тренування ШІ на Салар-де-Пахоналес, а потім планують перевірити здатність інструменту передбачати місцезнаходження і розподіл стародавніх скам’янілостей строматоліту і солестійких мікробіомів. Це має допомогти з’ясувати, чи можуть правила, які він використовує в цьому пошуку, застосовуватися для пошуку біосигнатур в інших подібних системах. Далі команда картуватиме гарячі джерела, замерзлі ґрунти та скелі у сухих долинах, щоб навчити ШІ шукати життя в інших екстремальних регіонах на Землі, перш ніж досліджувати інші планети.
Читайте також:
Leave a Reply