Завдяки ШІ ми можемо знайти життя на Марсі

Завдяки ШІ ми можемо знайти життя на Марсі

Штучний інтелект і машинне навчання можуть зробити пошук життя на Марсі набагато менш складним. Міжнародна команда дослідників на чолі з астробіологом Кімберлі Уоррен-Родс з Інституту SETI показала, що ці інструменти можуть виявити приховані закономірності в географічних даних, які можуть вказувати на наявність ознак життя.

“Наш фреймворк дозволяє нам об’єднати силу статистичної екології з машинним навчанням, щоб виявити і передбачити закономірності і правила, за якими природа виживає і поширюється в найсуворіших ландшафтах на Землі”, – пояснює Уоррен-Родс.

“Ми сподіваємося, що інші астробіологічні команди адаптують наш підхід до картування інших придатних для життя середовищ і біосигнатур. За допомогою цих моделей ми зможемо розробити індивідуальні дорожні карти та алгоритми, які спрямовуватимуть марсоходи до місць з найвищою ймовірністю існування минулого або теперішнього життя – незалежно від того, наскільки воно приховане або рідкісне”.

На Землі є одне місце, яке має разючу схожість із посушливими рівнинами Марса. Це пустеля Атакама в Чилі, одне з найсухіших місць на планеті, де дощ не випадає протягом десятиліть. Навіть у цьому непривітному місці можна знайти життя, заховане в кишенях і під землею.

Уоррен-Родс та її колеги зосередилися на регіоні на кордоні між пустелею Атакама та плато Альтіплано під назвою Салар-де-Пахоналес. Цей басейн – давнє русло річки і один з найкращих земних аналогів марсіанського середовища. На висоті 3 541 метр (11 617 футів) він знаходиться на великій висоті і, відповідно, отримує сильне ультрафіолетове опромінення. Тут також низький вміст кисню, надзвичайно сухе і солоне середовище… але якимось чином тут можна знайти життя, яке живе в мінеральних утвореннях.

Читайте також:  Чат-бот Bing тепер може створювати зображення за допомогою DALL-E

На площі 2,78 квадратних кілометрів (1,07 квадратних миль) дослідники ретельно зробили 7 765 знімків і 1 154 зразки, шукаючи біосигнатури, які видавали присутність фотосинтезуючих мікробів. Серед них були пігменти каротиноїди та хлорофіл, які забарвлюють породу в рожевий або зелений колір.

Вони також використовували дрони для аерофотозйомки, щоб імітувати зображення, отримані супутниками, які обертаються навколо Марса, і додали 3D-топографічні карти. Усю цю інформацію завантажили у згорткові нейронні мережі (CNN), щоб навчити штучний інтелект розпізнавати структури в басейні, які, найімовірніше, кишать життям.

І що цікаво, ШНМ змогли виявити закономірності в розподілі мікробного життя в басейні, незважаючи на майже однорідний мінеральний склад місцевості.

Куполи з м’якого мінералу гіпсу були заселені приблизно на 40%, а візерунчастий ґрунт зі стрічками гіпсу був заселений на 50%. Придивившись уважніше до того, які саме частини цих об’єктів були заселені, дослідники виявили мікросередовища. Мікроби були сильно притягнуті до ділянок алебастру, дрібнозернистої, пористої форми гіпсу, яка утримує воду.

Читайте також:  Визначено джерело найпотужнішого відомого марсотрусу

Команда виявила, що ці алебастрові мікробіоценози були “майже повсюдно заселені” і являли собою найнадійніший предиктор біосигнатур, що свідчить про те, що вміст води є основним фактором, який впливає на розподіл мікробіоценозів.

Що особливо важливо для пошуку життя на Марсі, CNN дозволили дослідникам правильно ідентифікувати біосигнатури у 87,5% випадків, порівняно з 10% випадкових пошуків. Це дозволило зменшити площу, яку потрібно було обстежити, на 85-97 відсотків.

“Як для аерофотознімків, так і для наземних даних сантиметрового масштабу модель продемонструвала високу здатність передбачати наявність геологічних матеріалів, які з великою ймовірністю можуть містити біосигнатури”, – каже комп’ютерний науковець Фредді Калайціс з Оксфордського університету у Великобританії.

“Результати добре узгоджуються з наземними даними, а розподіл біосигнатур тісно пов’язаний з гідрологічними особливостями”.

Таким чином, цей підхід має багато переваг. Ця робота навчила нас дечому про життя в екстремальних умовах тут, на Землі, і є багатообіцяючою для виявлення життя на Марсі. І може допомогти виявити інші біосигнатури тут, на Землі.

Читайте також:  За шкалою цивілізацій Кардашева людство ще не досягло навіть першого типу

Команда планує спробувати навчити своїх CNN інших біосигнатур, таких як строматоліти – скам’янілі мікробні килимки, яким можуть бути мільярди років, та спільноти галофілів – організмів, які процвітають у надсолоному середовищі.

“Наш фреймворк дозволяє нам поєднати силу статистичної екології з машинним навчанням, щоб виявити і передбачити закономірності та правила, за якими природа виживає і розподіляє себе в найсуворіших ландшафтах на Землі”, – каже Уоррен-Роудс.

“Ми сподіваємося, що інші астробіологічні команди адаптують наш підхід до картування інших придатних для життя середовищ і біосигнатур. За допомогою цих моделей ми зможемо розробити індивідуальні дорожні карти та алгоритми, які спрямовуватимуть марсоходи до місць з найвищою ймовірністю існування минулого або теперішнього життя – незалежно від того, наскільки воно приховане або рідкісне”.

+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0