現在、科学者が他の惑星からサンプルを収集する機会はかなり限られています - ローバーによって収集された火星の土壌サンプル 忍耐力、まもなく到着します。 そのため科学者たちは、地球外生命体の兆候を知るための別の検知方法を発明しています。 それらの つは、人工知能の助けを借りています。
SETI 研究所 (地球外知的生命体の検索) の科学者チームは、希少な形態をマッピングしました 生活チリのアタカマ砂漠とアルティプラノ高原の境界にあるパホナレス塩原で発見されました。
次に、チームは専門家を巻き込み、機械学習モデルをトレーニングして、気候の観点から、このあまり「住みやすい」地域ではない生物の広がりに関連するパターンとルールを認識できるようにしました。 このようにして、モデルは、他の惑星で見られる可能性のあるものを含む、さまざまな風景に対して同じパターンとルールを検出することを学習しました。
チームは、統計生態学と AI、バイオシグネチャを検出する確率が 87,5% 増加しました。 さらに、このプログラムは探索に必要な領域を 97% も削減できるため、科学者は潜在的な生命の痕跡を探すプロセスを大幅に改善できます。
「私たちのツールを使用すると、統計生態学の力と機械学習を組み合わせて、地球上の最も過酷な景観の中で自然が生き残り、広がるパターンとルールを発見して予測することができます」と研究者は述べています。 「宇宙生物学者の他のチームが、私たちのアプローチを適応させて、他の居住可能な環境とバイオシグネチャーをマッピングすることを願っています。」
このような機械学習ツールは、NASA の火星探査機などのロボットによる惑星ミッションに適用できると科学者は考えています。 忍耐力、現在、火星の湖クレーターの底で生命の痕跡を探しています。 「これらのモデルの助けを借りて、過去または現在の生命が存在する可能性が最も高い場所にローバーを誘導するカスタマイズされたロードマップとアルゴリズムを開発できます。たとえそれがどれほど隠されていようと、希少であろうと」と科学者は付け加えています。 .
チームがモデルをテストするためにこの地域を選んだのは、今日の乾燥した乾燥した風景に類似しているためです。 火星. それは高レベルの紫外線にさらされている高地の乾いた塩湖のベッドであり、そのすべての非居住性にもかかわらず、この環境にはいくつかの生物がいます.
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チームは、約 8 枚の画像と 1 以上のサンプルを収集して、この地域の塩のドーム、岩石、アラバスターの結晶に生息する光合成微生物を特定しました。 チームはまた、ドローンを使用してこの地域を調査し、ここでの微生物の生息はランダムに分布しているのではなく、水の存在と密接に関連していると判断しました。 次に、チームはニューラル ネットワークをトレーニングして、その地域の地質学的特徴を認識しました。その一部は火星にも見られます。
研究者は現在、トレーニングを継続しています AI その後、古代のストロマトライトの化石と耐塩性マイクロバイオームの位置と分布を予測するツールの能力をテストする予定です。 これは、彼がこの検索で使用するルールが、他の同様のシステムでの生体署名の検索に適用できるかどうかを判断するのに役立つはずです。 次に、チームは、他の惑星を探索する前に、地球上の他の極端な地域で生命を探すように AI に教えるために、温泉、凍った土壌、乾燥した谷の岩をマッピングします。
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