Изкуственият интелект и машинното обучение могат да доведат до революция в търсенето на живот на други планети. Но преди тези инструменти да се справят с далечни места като Марс, те трябва да бъдат тествани тук, на Земята.

Екип от изследователи успешно е обучил изкуствен интелект да картографира биосигнатури - всякакви характеристики, които свидетелстват за минал или настоящ живот - в област от три квадратни километра в чилийската пустиня Атакама. Изкуственият интелект значително намали площта, която екипът трябваше да претърси, и повиши вероятността да открие живи организми в едно от най-сухите места на планетата. Резултатите бяха съобщени в Nature Astronomy.

Кимбърли Уорън-Роудс, старши научен сътрудник в Института SETI в Маунтин Вю, щата Калифорния, и водещ автор на статията, се занимава с търсене на биосигнатури от началото на 2000 г., когато осъзнава колко малко са инструментите за изследване на биологията на други планети. Тя иска да съчетае опита си в статистическата екология с нови технологии като изкуствения интелект, за да помогне на учените, които са подложени на голям натиск да откриват биосигнатури, но са силно ограничени в начина, по който го правят. Роувърите, които се управляват дистанционно от Земята например, могат да изминат само ограничени разстояния и да съберат сравнително малко образци, което поставя на първо място вземането на проби от местата, където е най-вероятно да има живот. Учените от мисията базират тези прогнози отчасти на аналозите на Марс на Земята, където учените претърсват екстремни местообитания, за да определят как и къде процъфтяват живите организми.

От 2016 г. групата на Уорън-Роудс пътува до високото, изсъхнало плато на пустинята Атакама - предложен аналог на Марс на височина около 3500 метра в чилийските Анди, - за да търси фотосинтезиращи организми, обитаващи скали, наречени ендолити. За да характеризират напълно средата, изследователите събират всичко - от кадри от дрон до геохимични анализи и ДНК последователности. Заедно този набор от данни имитира видовете информация, която изследователите събират на Марс с помощта на орбитални спътници, безпилотни самолети и роувъри.

Екипът на Уорън-Роудс вкарва данните си в конволюционна невронна мрежа (CNN), базирана на изкуствен интелект, и алгоритъм за машинно обучение, който на свой ред предсказва къде е най-вероятно да бъде открит живот в Атакама.

Като насочват събирането на проби въз основа на обратната връзка от изкуствения интелект, изследователите успяват да намалят площта на търсене с до 97% и да увеличат вероятността да открият живот с до 88%. "В края на краищата, вместо да се лутаме дълго време, може да ни отнеме една минута, за да намерим живот", казва Уорън-Роудс. По-конкретно екипът установява, че ендолитите в Атакама най-често се намират в минерал, наречен алабастър, който е порест и задържа вода, и обикновено се натрупват в преходни зони между различни микрохабитати, например там, където пясък и алабастрови кристали се допират един до друг.

"Много съм впечатлена и много щастлива да видя този набор от работи", казва Кенда Линч, астробиолог в Лунния и планетарен институт в Хюстън, щата Тексас, която изучава биосигнатури. "Наистина е готино, че те могат да покажат някакъв успех с изкуствен интелект, който да помогне да се предвиди къде да се отиде и да се търси".

В крайна сметка Уорън-Роудс казва, че би искала да се създаде цялостна база данни за различни аналози на Марс, която да предоставя ценна информация на учените от мисията, планиращи следващото вземане на проби. Тя добавя, че напредъкът на нейния екип може да изглежда "измамно прост" за всеки, който е израснал, гледайки изследователи от "Стар Трек", сканиращи чужди светове с причудливи апарати. Но това представлява важен напредък в извънземните изследвания, в които биологията често изостава от химията и геологията. Представете си например шлемове с виртуална реалност, които подават на учените от мисията данни в реално време, докато те сканират повърхността, като използват "очите" на марсохода, за да насочват действията им.

"Това, че нашият екип направи една от първите стъпки към надеждно откриване на биосигнатури с помощта на изкуствен интелект, е вълнуващо", казва тя. "Това е наистина важен момент."

Снимка: Unsplash

Виж още: ESA ще се опита да засече астероиди около Слънцето