Šiuo metu mokslininkai turi gana ribotas galimybes rinkti mėginius iš kitų planetų – dirvožemio mėginius iš Marso, kuriuos renka marsaeigis. Atkaklumas, netrukus pasieks mus. Taigi mokslininkai išranda kitus jutimo metodus, kad sužinotų nežemiškos gyvybės požymius. Vienas iš jų – dirbtinio intelekto pagalba.
SETI instituto (Nežemiško intelekto paieškos) mokslininkų komanda nustatė retas formas. gyvenimą, kurie buvo aptikti Salar de Pajonales druskos lygumoje, esančioje Čilės Atakamos dykumos ir Altiplano plokščiakalnio pasienyje.
Toliau komanda įtraukė specialistus, kurie padės išmokyti mašininio mokymosi modelį atpažinti dėsningumus ir taisykles, susijusias su gyvybės plitimu šiame klimato požiūriu ne itin „svetingame“ regione. Tokiu būdu modelis išmoko aptikti tuos pačius modelius ir taisykles įvairiems kraštovaizdžiams, įskaitant tuos, kurie gali būti rasti kitose planetose.
Komanda nustatė, kad jų sistema, kuri apjungia statistinę ekologiją ir AI, padidino tikimybę aptikti biologinius parašus 87,5%. Be to, programa gali sumažinti paieškoms reikalingą plotą net 97%, todėl mokslininkai gerokai pagerins potencialių gyvybės pėdsakų medžioklės procesą.
„Mūsų įrankis leidžia sujungti statistinės ekologijos galią su mašininiu mokymusi, kad atrastume ir nuspėtume dėsningumus ir taisykles, pagal kurias gamta išgyvena ir plinta atšiauriausiuose kraštovaizdžiuose Žemėje“, – sako mokslininkai. "Tikimės, kad kitos astrobiologų komandos pritaikys mūsų požiūrį, kad būtų galima nustatyti kitas gyvenamąsias aplinkas ir biologinius parašus."
Tokie mašininio mokymosi įrankiai, mokslininkų nuomone, galėtų būti pritaikyti robotinėms planetų misijoms, tokioms kaip NASA marsaeigis. Atkaklumas, kuri šiuo metu Marse ežero kraterio dugne ieško gyvybės pėdsakų. „Naudodami šiuos modelius galime sukurti pritaikytus kelių žemėlapius ir algoritmus, kurie nukreips marsaeigius į vietas, kuriose yra didžiausia praeities ar esamos gyvybės egzistavimo tikimybė – nesvarbu, kokia ji paslėpta ar reta“, – priduria mokslininkai. .
Komanda pasirinko šį regioną, kad išbandytų savo modelį, nes tai yra sauso ir sausringo šių dienų kraštovaizdžio analogas Marsas. Tai dideliame aukštyje esanti sausa druskingo ežero dugnas, kurį veikia didelis ultravioletinės spinduliuotės lygis, ir, nepaisant jo netinkamumo gyventi, šioje aplinkoje yra gyvų dalykų.
Taip pat įdomu:
Komanda surinko beveik 8 vaizdų ir daugiau nei 1 mėginių, kad nustatytų fotosintetinius mikrobus, gyvenančius regiono druskos kupoluose, uolienose ir alebastro kristaluose. Komanda taip pat apžiūrėjo teritoriją naudodama dronus ir nustatė, kad mikrobų gyvenimas čia nėra pasiskirstęs atsitiktinai, o glaudžiai susijęs su vandens buvimu. Tada komanda išmokė neuroninius tinklus atpažinti vietovės geologines ypatybes, kai kurios iš jų taip pat yra Marse.
Šiuo metu mokslininkai tęsia mokymus AI Salar de Pajonales, o tada planuoja išbandyti įrankio gebėjimą numatyti senovinių stromatolitų fosilijų ir druskai atsparių mikrobiomų vietą ir pasiskirstymą. Tai turėtų padėti nustatyti, ar taisyklės, kurias jis naudoja šioje paieškoje, gali būti taikomos ieškant biologinių parašų kitose panašiose sistemose. Tada komanda sudarys karštųjų versmių, užšalusių dirvožemių ir uolienų žemėlapius sausuose slėniuose, kad išmokytų AI ieškoti gyvybės kituose kraštutiniuose Žemės regionuose prieš tyrinėjant kitas planetas.
Taip pat skaitykite: