Esto se utilizó para mapear la distribución de microorganismos fotosintéticos. También se utilizaron la secuenciación de genes y la espectroscopía infrarroja para revelar marcadores distintos de la vida, llamados "biosignaturas".
Un equipo internacional de investigadores ha descubierto que la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a identificar patrones ocultos dentro de los datos geográficos que podrían indicar la presencia de vida en Marte.
Dado que hay pocas oportunidades para recoger muestras de Marte en la búsqueda de vida extraterrestre, es crucial que estas misiones se dirijan a lugares que tengan la mejor oportunidad de albergar vida extraterrestre.
El nuevo estudio, liderado por un equipo internacional de más de 50 investigadores, asegura que esto puede ser apoyado utilizando métodos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Esta tecnología puede ser utilizada para identificar patrones ocultos dentro de los datos geográficos que podrían indicar la presencia de vida en Marte.
¿Cómo funciona?
El modelo resultante fue capaz de localizar biosignaturas que tienen el potencial de indicar vida en Marte. La primera parte del estudio, liderado por la Dra. Kimberley Warren-Rhodes del Instituto SETI, fue una encuesta ecológica de un área de 3 km² en la cuenca del Salar de Pajonales, en la frontera del Desierto de Atacama chileno y el Altiplano en América del Sur.
Esto se utilizó para mapear la distribución de microorganismos fotosintéticos. También se utilizaron la secuenciación de genes y la espectroscopía infrarroja para revelar marcadores distintos de la vida, llamados "biosignaturas".
Las imágenes aéreas se combinaron con estos datos para entrenar un modelo de Aprendizaje Automático para predecir qué tipos de macro y microhábitats estarían asociados con biosignaturas que podrían indicar vida en Marte y en otras áreas.
El modelo resultante pudo localizar y detectar biosignaturas hasta el 87,5% del tiempo en datos en los que no fue entrenado. Esto disminuyó el área de búsqueda necesaria para encontrar un resultado positivo hasta en un 97%.
En el futuro, se podría detectar vida en Marte mediante la identificación de las áreas más propensas a contener señales de vida, que luego pueden ser buscadas exhaustivamente por rovers.
El Dr. Freddie Kalaitzis del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Oxford dirigió la aplicación de métodos de Aprendizaje Automático a los datos de microhábitat.
Dijo: "Este trabajo demuestra un protocolo guiado por la IA para buscar vida en un análogo terrestre similar a Marte en la Tierra. Este protocolo es el primero de su tipo entrenado en datos de campo reales, y su aplicación puede, en principio, generalizarse a otros entornos extremos que albergan vida. Nuestros próximos pasos serán probar este método aún más en la Tierra con el objetivo de que eventualmente ayude a nuestra exploración de biosignaturas en otros lugares del sistema solar, como Marte, Titán y Europa".
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