ИИ ще помага да търсим живот на Марс
Добре е да се говори много за намирането на следи от живот на Марс, но трябва да знаем и къде да търсим. Има много земя за покриване. Марс има почти същата площ на сушата като Земята, с една основна разлика. Хвърлете камък на Земята и той вероятно ще се приземи някъде, където има живот. Историята на живота на Марс обаче е под голям въпрос.
Изкуственият интелект и машинното обучение могат да направят търсенето на живот на Марс много по-малко трудно, според „Нейчър Астрономи“. Международен екип от изследователи, ръководен от астробиолога Кимбърли Уорън-Роудс от Института SETI, показа, че тези инструменти могат да идентифицират скрити модели в географски данни, които биха могли да показват наличието на признаци на живот.
"Нашата рамка ни позволява да съчетаем силата на статистическата екология с машинното обучение, за да открием и предскажем моделите и правилата, по които природата оцелява и се разпределя в най-суровите пейзажи на Земята", обяснява Уорън-Роудс. "Надяваме се, че други екипи по астробиология ще адаптират нашия подход за картографиране на други обитаеми среди и биосигнали. С помощта на тези модели ще можем да разработим индивидуални пътни карти и алгоритми, които да насочват роувърите към местата с най-голяма вероятност да приютяват минал или настоящ живот - независимо колко скрит или рядък е той."
Има едно място на Земята, което поразително прилича на сухите равнини на Марс. Това е пустинята Атакама в Чили, едно от най-сухите места на планетата, където не е имало дъжд до десетилетия. Дори на това негостоприемно място може да се открие живот, скрит дори и под земята.
Уорън-Роудс и колегите ѝ се фокусират върху регион на границата между пустинята Атакама и платото Алтиплано, наречен Салар де Пахонел. Този басейн е древно речно корито и е един от най-добрите аналози на марсианската среда на Земята. На 3541 м тя е с голяма надморска височина и впоследствие е силно изложена на ултравиолетови лъчи. Освен това е с ниско съдържание на кислород и е изключително суха и солена... и все пак някак си там може да се открие живот, който живее в минерални образувания.
Върху площ от 2,78 кв. км изследователите внимателно правят 7765 снимки и 1154 проби, търсейки характерните биосигнали, които издават наличието на фотосинтезиращи микроби. Те използвали и дронове, за да направят въздушни снимки, които да симулират изображенията, получени от спътниците, които обикалят около Марс, и добавили 3D топографски карти. Цялата тази информация след това е подадена към конволюционни невронни мрежи (CNN), за да се обучи изкуственият интелект да разпознава структури в басейна, за които е по-вероятно да гъмжат от живот.
Изследователите откриват микрохабитати. Микробите били силно привлечени от участъци от алабастър - финозърнеста, пореста форма на гипса, която задържа вода.
Екипът установява, че тези алабастрови микрохабитати са "почти универсално обитавани" и представляват най-надеждния предсказващ фактор за биосигналите, което предполага, че съдържанието на вода е основният фактор за разпределението на микрохабитатите.
За търсенето на живот на Марс по-важно е, че CNN са позволили на изследователите да идентифицират правилно биосигнатури в 87,5% от случаите, в сравнение с до 10% при случайни търсения. Това намалява обема на терена, който трябва да покрият, с невероятните 85 до 97 процента.
"Както за въздушните изображения, така и за наземните данни в сантиметров мащаб моделът показа висока способност за прогнозиране на наличието на геоложки материали, за които е силно вероятно да съдържат биосигнатури", казва компютърният учен Фреди Калайцис от Оксфордския университет в Обединеното кралство. "Резултатите съвпаднаха добре с наземните данни, като разпределението на биосигнатурите беше силно свързано с хидрологичните характеристики."
Следователно подходът изглежда има множество предимства. Работата показва обещаващи възможности за идентифициране на живот на Марс. И може да помогне за идентифицирането на други биосигнатури тук, на Земята. /БГНЕС