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人工智能可以幫助尋找火星上的生命

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科學家目前在從其他行星收集樣本方面的機會相當有限——火星土壤樣本由火星車收集 毅力, 很快就會到達我們這裡。 因此,科學家們正在發明其他傳感方法來了解外星生命的跡象。 其中之一是在人工智能的幫助下。

來自 SETI 研究所(尋找外星智能)的一組科學家繪製了稀有形式 生活,這是在智利阿塔卡馬沙漠和高原高原交界處的 Salar de Pajonales 鹽沼中發現的。

傑澤羅火山口

接下來,該團隊邀請專家參與,他們將幫助訓練機器學習模型,從氣候的角度識別與這個不太“宜居”地區的生命傳播相關的模式和規則。 通過這種方式,該模型學會了檢測各種景觀的相同模式和規則——包括那些可能在其他星球上發現的景觀。

該團隊發現他們的系統結合了統計生態學和 人工智能, 將檢測生物特徵的概率提高了 87,5%。 此外,該計劃可以將搜索所需的區域減少多達 97%,因此科學家們將顯著改善尋找潛在生命踪蹟的過程。

研究人員說:“我們的工具使我們能夠將統計生態學的力量與機器學習相結合,以發現和預測大自然在地球上最嚴酷的景觀中生存和傳播的模式和規則。” “我們希望其他天體生物學家團隊能夠採用我們的方法來繪製其他宜居環境和生物特徵圖。”

人工智能可以幫助尋找火星上的生命

科學家認為,這種機器學習工具可以應用於機器人行星任務,例如 NASA 的火星探測器 毅力,目前正在火星上的湖坑底部尋找生命痕跡。 “在這些模型的幫助下,我們可以開發定制的路線圖和算法,將漫遊者引導到過去或現在生命存在可能性最高的地方——無論它多麼隱蔽或罕見,”科學家補充道.

該團隊選擇該地區來測試他們的模型,因為它類似於當今乾旱乾旱的景觀 火星. 這是一個暴露在高水平紫外線輻射下的高海拔乾涸鹽湖床,儘管不適合居住,但這個環境中仍有一些生物。

也很有趣:

該團隊收集了近 8 張圖像和 1 多個樣本,以識別生活在該地區鹽丘、岩石和雪花石膏晶體中的光合微生物。 該團隊還使用無人機對該地區進行了調查,並確定這裡的微生物生命並非隨機分佈,而是與水的存在密切相關。 該團隊隨後訓練神經網絡識別該地區的地質特徵,其中一些在火星上也有發現。

火星

研究人員目前正在繼續他們的培訓 人工智能 在 Salar de Pajonales,然後計劃測試該工具預測古代疊層石化石和耐鹽微生物組的位置和分佈的能力。 這應該有助於確定他在這次搜索中使用的規則是否可以應用於在其他類似系統中搜索生物簽名。 接下來,該團隊將繪製乾涸山谷中的溫泉、凍土和岩石地圖,以教人工智能在探索其他行星之前在地球上其他極端地區尋找生命。

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