Գիտնականները ներկայումս բավականին սահմանափակ հնարավորություններ ունեն այլ մոլորակներից նմուշներ հավաքելու հարցում՝ Մարսից հողի նմուշներ, որոնք հավաքում է ռովերը։ հաստատակամություն, շուտով կհասնի մեզ։ Այսպիսով, գիտնականները հորինում են այլ զգայական մեթոդներ՝ իմանալու այլմոլորակային կյանքի նշանները: Դրանցից մեկը արհեստական ինտելեկտի օգնությամբ է։
SETI ինստիտուտի (Etraterrestrial Intelligence-ի որոնում) գիտնականների թիմը քարտեզագրել է հազվագյուտ ձևեր կյանքը, որոնք հայտնաբերվել են Չիլիի Ատակամա անապատի և Ալթիպլանո սարահարթի սահմանին գտնվող Սալար դե Պաջոնալես աղի տարածքում։
Այնուհետև թիմը ներգրավեց մասնագետների, ովքեր կօգնեն ուսուցանել մեքենայական ուսուցման մոդելը՝ ճանաչելու օրինաչափություններն ու կանոնները, որոնք կապված են կլիմայի տեսանկյունից այս ոչ շատ «հյուրընկալ» տարածաշրջանում կյանքի տարածման հետ: Այս կերպ մոդելը սովորեց հայտնաբերել նույն օրինաչափությունները և կանոնները լանդշաֆտների լայն շրջանակի համար, ներառյալ այն, որոնք կարող են հայտնաբերվել այլ մոլորակների վրա:
Թիմը պարզել է, որ իրենց համակարգը, որը համատեղում է վիճակագրական էկոլոգիան և AI, 87,5%-ով ավելացրել է կենսաստորագրությունների հայտնաբերման հավանականությունը։ Բացի այդ, ծրագիրը կարող է նվազեցնել որոնման համար պահանջվող տարածքը մինչև 97%-ով, ուստի գիտնականները զգալիորեն կբարելավեն կյանքի պոտենցիալ հետքերի որսի գործընթացը:
«Մեր գործիքը թույլ է տալիս համատեղել վիճակագրական էկոլոգիայի ուժը մեքենայական ուսուցման հետ՝ բացահայտելու և կանխատեսելու օրինաչափություններն ու կանոնները, որոնցով բնությունը գոյատևում և տարածվում է Երկրի ամենադաժան լանդշաֆտներում», - ասում են հետազոտողները: «Մենք հուսով ենք, որ աստղակենսաբանների մյուս թիմերը կհարմարեցնեն մեր մոտեցումը՝ այլ բնակելի միջավայրերի և կենսաստորագրությունների քարտեզագրման համար»:
Նման մեքենայական ուսուցման գործիքները, գիտնականները կարծում են, կարող են կիրառվել ռոբոտային մոլորակային առաքելություններում, ինչպիսին է ՆԱՍԱ-ի մարսագնացը: հաստատակամություն, որը ներկայումս կյանքի հետքեր է փնտրում Մարսի վրա գտնվող լճի խառնարանի հատակին։ «Այս մոդելների օգնությամբ մենք կարող ենք մշակել հարմարեցված ճանապարհային քարտեզներ և ալգորիթմներ, որոնք ռովերներին կուղղորդեն դեպի անցյալ կամ ներկա կյանքի գոյության մեծ հավանականություն ունեցող վայրեր, անկախ նրանից, թե որքան թաքնված կամ հազվադեպ է դա», - ավելացնում են գիտնականները: .
Թիմն ընտրեց այս տարածաշրջանը՝ իրենց մոդելը փորձարկելու համար, քանի որ այն այսօրվա չոր և չոր լանդշաֆտի անալոգն է։ Մարս. Այն մեծ բարձրության վրա գտնվող չոր աղի լճի հուն է, որը ենթարկվում է ուլտրամանուշակագույն ճառագայթման բարձր մակարդակի, և չնայած իր անբնակելիությանը, այս միջավայրում կան որոշ կենդանիներ:
Հետաքրքիր է նաև.
Թիմը հավաքել է մոտ 8 պատկեր և ավելի քան 1 նմուշ՝ բացահայտելու ֆոտոսինթետիկ մանրէները, որոնք ապրում են տարածաշրջանի աղի գմբեթներում, ժայռերում և ալաբաստրի բյուրեղներում: Թիմը նաև ուսումնասիրել է տարածքը՝ օգտագործելով դրոններ և պարզել, որ այստեղ մանրէաբանական կյանքը պատահականորեն չի բաշխված, այլ սերտորեն կապված է ջրի առկայության հետ: Այնուհետև թիմը վարժեցրեց նեյրոնային ցանցերը՝ ճանաչելու տարածքի երկրաբանական առանձնահատկությունները, որոնցից մի քանիսը նույնպես հայտնաբերվել են Մարսի վրա:
Այժմ հետազոտողները շարունակում են իրենց վերապատրաստումը AI Salar de Pajonales-ում, այնուհետև նախատեսում են փորձարկել գործիքի կարողությունը՝ կանխատեսելու հնագույն ստրոմատոլիտների բրածոների և աղի նկատմամբ հանդուրժող միկրոբիոմների գտնվելու վայրը և տարածումը: Սա պետք է օգնի որոշել, թե արդյոք կանոնները, որոնք նա օգտագործում է այս որոնման մեջ, կարող են կիրառվել այլ նմանատիպ համակարգերում կենսաստորագրություններ որոնելու համար: Այնուհետև թիմը կքարտեզագրի տաք աղբյուրները, սառած հողերը և ժայռերը չոր հովիտներում, որպեսզի սովորեցնեն արհեստական ինտելեկտին կյանք փնտրել Երկրի այլ ծայրահեղ շրջաններում՝ նախքան այլ մոլորակներ ուսումնասիրելը:
Կարդացեք նաև.