Nový nástroj umělé inteligence by mohl najít život na Marsu

Vědci navrhli nový způsob, jak optimalizovat hledání života na Marsu, a to tak, že vycvičí umělou inteligenci k identifikaci míst, která s největší pravděpodobností obsahují známky života, jak uvádí server Nature.

Nový systém hlubokého učení byl vycvičen k hledání biosignatur v drsných podmínkách chilské pouště Atacama, která je nejsušší pouští na Zemi a místem s nejvyšším vystavením slunečnímu záření na naší planetě, což vytváří podmínky, které se v maximální možné míře blíží těm na Marsu. Nástroj umělé inteligence dokázal zvýšit pravděpodobnost detekce biosignatur v tomto extrémním prostředí na 87,5 %, což znamená, že je přibližně devětkrát účinnější než náhodné hledání známek života.

Zhruba před čtyřmi miliardami let byl Mars teplejší, vlhčí a potenciálně obyvatelný. Orbitální sondy a rovery objevily na planetě mnoho oblastí, které byly vytvořeny vodou, klíčovou složkou života, což otevírá vyhlídky na nalezení zbytků míst, která mohla být kdysi stanovišti marťanských mikrobů. Například rover NASA Perseverance v současné době zkoumá kráter Jezero, bývalé marťanské jezero, které bylo naplněno vodou.

Zatímco máme přibližnou představu o tom, kde hledat zbytky mikrobiálního života na Marsu, zúžit pátrání do měřítka malých stanovišť je mnohem obtížnější úkol. Aby tento problém vyřešili, vyvinuli vědci pod vedením Kimberley Warren-Rhodesové, astrobioložky z neziskového SETI Institute, „přizpůsobivý rámec, který spojuje statistickou ekologii s hlubokým učením, aby rozpoznali a předpověděli vzory biosignatur”.

Ve své nové práci se výzkumníci zaměřili na trénování systému hlubokého učení, aby mohli předpovídat přítomnost biosignatur v chilském Salar de Pajonales, horském jezeře, které se nachází v nadmořské výšce 3 500 metrů na okraji pouště Atacama. Přestože žádné prostředí na Zemi není tak extrémní jako na Marsu, Salar de Pajonales „vykazuje vlastnosti fyzikálních i biologických procesů, které jsou vysoce relevantní pro hledání biosignatur na Marsu“.

Warren-Rhodesová a její kolegové použili data z leteckých a pozemních pozorování k zmapování rozšíření odolných fotosyntetických mikroorganismů, které žijí v tomto složitém prostředí. Tým poté vycvičil neuronové sítě, aby předpověděly pravděpodobnost výskytu biosignatur na základě řady geologických parametrů, jako je slanost, typ horniny a přístup ke světlu.

Přístup hlubokého učení dokázal předpovědět pravděpodobnost detekce biosignatur v rozmezí 56,9 až 87,5 %, což z něj činí „mocný nástroj pro urychlení hledání a detekce biosignatur v pozemských analogiích“. Vědci zjistili, že biosignatury jsou zvláště koncentrované v alabastru a jeho okolí, což je typ horniny, která dlouho zadržuje vodu, což je objev, který by mohl být užitečný pro geologické studie na jiných planetách.

Zdroj: nature.com, redakce