To dobrze, że dużo rozmawiamy o szukaniu śladów życia na Marsie, ale musimy też wiedzieć, gdzie szukać. Dotarcie na Marsa jest trudne – Chcemy mieć pewność, że wykorzystamy jak najlepiej dostępne możliwości, aby wyjazd nie poszedł na marne.
Ale jest dużo do pokonania. Mars ma mniej więcej taki sam obszar suchego lądu jak Ziemia, z jedną zasadniczą różnicą. Rzuć kamieniem w ziemię, a prawdopodobnie wylądujesz gdzieś z życiem. Jednak historia życia na Marsie jest dużym znakiem zapytania.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą sprawić, że poszukiwanie życia na Marsie będzie mniej zniechęcające. Międzynarodowy zespół naukowców kierowany przez astrobiologa Kimberly Warren Rhodes z Instytutu SETI wykazał, że narzędzia te mogą identyfikować wzorce ukryte w danych geograficznych, które mogą wskazywać na oznaki życia.
„Nasze ramy pozwalają nam łączyć moc ekologii statystycznej z uczeniem maszynowym, aby odkrywać i przewidywać wzorce i zasady, dzięki którym przyroda przetrwa i rozprzestrzeni się w najtrudniejszych krajobrazach na ziemi”. Warren Rhodes wyjaśnia.
„Mamy nadzieję, że inne zespoły astrobiologiczne dostosują nasze podejście do mapowania innych środowisk nadających się do zamieszkania i biosygnatur. Dzięki tym modelom możemy zaprojektować dostosowane mapy drogowe i algorytmy, aby kierować łaziki do miejsc, w których w przeszłości lub obecnie najprawdopodobniej istniało życie – nie bez względu na to, jak bardzo są ukryte.” lub rzadkie.
Jest jedno miejsce na Ziemi, które uderzająco przypomina jałowe równiny Marsa. To pustynia Atakama w Chile, jedno z najbardziej suchych miejsc na świecie, gdzie od dziesięcioleci nie było deszczu. Nawet w tym niegościnnym miejscu życie można znaleźć schowane w kieszeniach i pod ziemią.
Warren Rhodes i jej współpracownicy skupili się na obszarze na granicy pustyni Atakama i płaskowyżu Altiplano, zwanym Salar de Bagonales. To dorzecze jest starożytnym korytem rzeki i jednym z najlepszych odpowiedników marsjańskiego środowiska na Ziemi. Na wysokości 3541 metrów (11617 stóp) znajduje się na dużej wysokości i dlatego jest narażony na duże promieniowanie UV. Jest również ubogi w tlen, wyjątkowo suchy i słony… ale w jakiś sposób można tam znaleźć życie, żyjąc w formacjach mineralnych.
Na obszarze 2,78 kilometrów kwadratowych (1,07 mil kwadratowych) naukowcy starannie wykonali 7765 zdjęć i 1154 próbek, szukając biosygnatur, które ujawniły obecność drobnoustrojów fotosyntetyzujących. Obejmowały one pigmenty karotenoidowe i chlorofil, które barwią skały na różowo lub zielono.
Wykorzystali również drony do robienia zdjęć lotniczych w celu symulacji obrazów uzyskanych przez satelity krążące wokół Marsa i dodali trójwymiarowe mapy topograficzne. Następnie wszystkie te informacje zostały wprowadzone Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do trenowania sztucznej inteligencji w rozpoznawaniu struktur w akwarium, które najprawdopodobniej tętnią życiem.
Co ciekawe, CNN były w stanie zidentyfikować wzorce rozmieszczenia drobnoustrojów w basenie, pomimo półjednorodnego składu mineralnego tego obszaru.
Miękkie metalowe kopuły gipsowe były zamieszkane w około 40 procentach, a ozdobny, pasiasty grunt z paskami tynku był zamieszkany w 50 procentach. Przyglądając się bliżej zamieszkałym częściom tych obiektów, naukowcy odkryli dokładne siedliska. Drobnoustroje były silnie przyciągane do fragmentów alabastru, porowatej formy gipsu, która zatrzymuje wodę.
Zespół odkrył, że te alabastrowe mikrosiedliska były „zamieszkane prawie na całym świecie” i stanowią najbardziej wiarygodny predyktor biosygnatur, wskazując, że zawartość wody jest głównym czynnikiem wpływającym na rozmieszczenie mikrosiedlisk.
Bardziej istotne dla poszukiwania życia na Marsie, CNN umożliwiły naukowcom prawidłową identyfikację biosygnatur w 87,5 procentach przypadków, w porównaniu do 10 procent w przypadku losowych wyszukiwań. Zmniejszyło to ilość ziemi potrzebnej do mulczowania aż o 85 do 97 procent.
border frame=”0″allow=”akcelerometr; automatyczny start; Zapis do schowka. nośniki kodowane żyroskopowo; Obrazek w obrazku; udostępnianie w sieci „allowfullscreen>”.
„Zarówno w przypadku zdjęć lotniczych, jak i naziemnych danych w skali centymetrowej, model wykazał dużą moc przewidywania obecności materiału geologicznego, który z dużym prawdopodobieństwem zawiera biosygnatury” mówi informatyk Freddy Kalitzis z Uniwersytetu Oksfordzkiego w Wielkiej Brytanii.
„Wyniki dobrze pokrywają się z danymi naziemnymi, ponieważ rozkład biosygnatur jest ściśle powiązany z cechami hydrologicznymi”.
Dlatego wydaje się, że to podejście ma wiele zalet. Praca nauczyła nas czegoś o życiu w ekstremalnych środowiskach tutaj na Ziemi i jest obiecująca w identyfikowaniu życia na Marsie. I może pomóc zidentyfikować inne biosygnatury tutaj na Ziemi.
Zespół planuje spróbować trenować swoje CNN na innych biosygnaturach, takich jak stromatolity, które są matami skamieniałych bakterii, które mogą mieć miliardy lat, oraz społeczności organizmów żyjących w środowiskach hipersalinowych.
„Nasze ramy pozwalają nam łączyć moc ekologii statystycznej z uczeniem maszynowym, aby odkrywać i przewidywać wzorce i zasady, dzięki którym przyroda przetrwa i rozprzestrzeni się w najtrudniejszych krajobrazach na ziemi”. mówi Warren Rhodes.
„Mamy nadzieję, że inne zespoły astrobiologiczne dostosują nasze podejście do mapowania innych środowisk nadających się do zamieszkania i biosygnatur. Dzięki tym modelom możemy zaprojektować dostosowane mapy drogowe i algorytmy, aby kierować łaziki do miejsc, w których w przeszłości lub obecnie najprawdopodobniej istniało życie – nie bez względu na to, jak bardzo są ukryte.” lub rzadkie.
Badania opublikowane w astronomia naturalna.
