Esto se utilizó para mapear la distribución de microorganismos fotosintéticos. La secuenciación de genes y la espectroscopia infrarroja también se utilizaron para revelar marcadores distintos de la vida, llamados “biofirmas”.
Un equipo internacional de investigadores ha descubierto que la Inteligencia artificial (AI) puede ayudar a identificar patrones ocultos dentro de los datos geográficos que podrían indicar la presencia de vida en Marte.
Dado que hay pocas oportunidades para recolectar muestras de Marte En la búsqueda de vida extraterrestre, es crucial que estas misiones apunten a lugares que tengan la mejor posibilidad de albergar vida extraterrestre.
El nuevo estudio, dirigido por un equipo organización internacional de más de 50 investigadores, asegura que esto se puede respaldar utilizando métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Esta tecnología se puede utilizar para identificar patrones ocultos dentro datos geográficos eso podría indicar la presencia de vida en Marte.
¿Como funciona?
El modelo resultante fue capaz de localizar biofirmas que tienen el potencial de indicar vida en Marte. La primera parte del estudio, dirigida por la Dra. Kimberley Warren-Rhodes del Instituto SETI, fue un estudio ecológico de un área de 3 km² en la cuenca del Salar de Pajonales, en la frontera del Desierto de Atacama chileno y el Altiplano en América. del Sur.
Esto fue usado para mapear la distribución de microorganismos fotosintético La secuenciación de genes y la espectroscopia infrarroja también se utilizaron para revelar marcadores distintos de la vida, llamados “biofirmas“.
Las imágenes aéreas se combinaron con estos datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir qué tipos de macro y microhábitats estarían asociados con firmas biológicas que podrían indicar vida en Marte y en otras áreas.
El modelo resultante pudo ubicar y detectar firmas biológicas hasta el 87,5 % de las veces en datos en los que no se entrenó. Esto disminuyó el área de búsqueda necesaria para encontrar un resultado positivo hasta el 97%.
En el futuro, la vida en Marte podría detectarse identificando las áreas con mayor probabilidad de contener signos de vida, que luego los rovers pueden buscar exhaustivamente.
El Dr. Freddie Kalaitzis del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Oxford dirigió la aplicación de métodos de aprendizaje automático a datos de microhábitat.
Él dijo: “Este trabajo demuestra un protocolo guiado por IA para buscar vida en un análogo terrestre similar a Marte en la Tierra. Este protocolo es el primero de su tipo entrenado en datos de campo reales, y su aplicación puede, en principio, generalizarse. “… a otros entornos extremos que sustentan la vida. Nuestros próximos pasos serán probar este método más en la Tierra con el objetivo de ayudar eventualmente a nuestra exploración de firmas biológicas en otras partes del sistema solar, como Marte, Titán y Europa”.
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