Қазіргі уақытта ғалымдардың басқа планеталардан үлгілерді - ровер жинайтын Марстағы топырақ үлгілерін жинау мәселесінде мүмкіндіктері шектеулі. Төзімділік, бізге жақында жетеді. Сондықтан ғалымдар жерүсті тіршілік белгілерін білу үшін басқа да сезу әдістерін ойлап табуда. Соның бірі – жасанды интеллект көмегімен.
SETI институтының (Жерден тыс интеллект іздеу) ғалымдар тобы сирек кездесетін пішіндердің картасын жасады. өмір, олар Чилидегі Атакама шөлі мен Альтиплано үстіртінің шекарасындағы Салар де Пажоналес тұзды жазығында табылды.
Әрі қарай, команда климат тұрғысынан өте «қонақжай» емес аймақта өмірдің таралуына байланысты үлгілер мен ережелерді тануға машиналық оқыту моделін үйретуге көмектесетін мамандарды тартты. Осылайша, модель ландшафттардың кең ауқымы үшін бірдей үлгілер мен ережелерді анықтауды үйренді, соның ішінде басқа планеталарда болуы мүмкін.
Команда статистикалық экология және біріктіретін олардың жүйесі екенін анықтады AI, биосигнтураларды анықтау ықтималдығын 87,5%-ға арттырды. Сонымен қатар, бағдарлама іздеуге қажетті аумақты 97% қысқартуы мүмкін, сондықтан ғалымдар өмірдің ықтимал іздерін іздеу процесін айтарлықтай жақсартады.
«Біздің құрал бізге статистикалық экологияның күшін машиналық оқытумен біріктіріп, табиғаттың Жердегі ең қатал ландшафттарда өмір сүретін және таралатын заңдылықтары мен ережелерін тауып, болжауға мүмкіндік береді», - дейді зерттеушілер. «Басқа астробиологтар топтары өмір сүруге қолайлы басқа орталар мен биологиялық белгілерді картаға түсіруге біздің көзқарасымызды бейімдейді деп үміттенеміз».
Ғалымдардың пікірінше, мұндай машиналық оқыту құралдары NASA-ның Марс ровері сияқты роботты планеталық миссияларға қолданылуы мүмкін. Төзімділік, ол қазір Марстағы көл кратерінің түбінен тіршілік іздерін іздеп жатыр. «Осы модельдердің көмегімен біз роверлерді бұрынғы немесе қазіргі өмірдің бар болу ықтималдығы жоғары жерлерге бағыттайтын теңшелген жол карталары мен алгоритмдерін жасай аламыз - ол қаншалықты жасырын немесе сирек болса да», - деп қосты ғалымдар. .
Команда бұл аймақты өз моделін сынау үшін таңдады, себебі бұл бүгінгі құрғақ және құрғақ ландшафттың аналогы Марс. Бұл ультракүлгін сәулеленудің жоғары деңгейіне ұшыраған биік таудағы құрғақ тұзды көл төсеніші, және оның өмір сүруге жарамсыздығына қарамастан, бұл ортада кейбір тірі заттар бар.
Сондай-ақ қызықты:
Топ аймақтың тұз күмбездерінде, тастар мен алебастр кристалдарында өмір сүретін фотосинтетикалық микробтарды анықтау үшін 8-ға жуық сурет пен 1-нан астам үлгі жинады. Сондай-ақ топ дрондар арқылы аумақты зерттеп, мұндағы микробтар тіршілігі кездейсоқ таралмағанын, судың болуымен тығыз байланысты екенін анықтады. Содан кейін топ нейрондық желілерді аймақтың геологиялық ерекшеліктерін тануға үйретті, олардың кейбіреулері Марста да кездеседі.
Қазіргі уақытта зерттеушілер оқуларын жалғастыруда AI Salar de Pajonales-те, содан кейін құралдың ежелгі строматолит қазбалары мен тұзға төзімді микробиомалардың орналасуы мен таралуын болжау қабілетін тексеруді жоспарлайды. Бұл осы іздеуде ол қолданатын ережелерді басқа ұқсас жүйелердегі биосигнатты іздеу үшін қолдануға болатынын анықтауға көмектесуі керек. Әрі қарай, топ басқа планеталарды зерттемес бұрын AI-ны Жердегі басқа экстремалды аймақтарда өмір іздеуге үйрету үшін құрғақ аңғарлардағы ыстық бұлақтарды, мұздатылған топырақтарды және тау жыныстарын картаға түсіреді.
Сондай-ақ оқыңыз: