आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मंगल ग्रह और बर्फीली दुनिया पर जीवन खोजने में मदद कर सकता है
एक नए अध्ययन से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मंगल ग्रह और अन्य बर्फीली दुनिया पर जीवन खोजने के दौरान वैज्ञानिकों को सटीक जगह खोजने में मदद कर सकती है।
ज्योतिष विज्ञानियों की एक टीम ने एक एआई मॉडल विकसित किया और चिली के अटाकामा रेगिस्तान और अल्टिप्लानो की सीमा पर सालार डी बाजोनलेस के नमक के गुंबदों, चट्टानों और क्रिस्टल में छिपे बिखरे हुए जीवन की खोज करने की अपनी क्षमता का परीक्षण किया – जो कि सबसे शुष्क स्थानों में से एक है। दुनिया। मंगल जैसा दिखने वाला ग्रह।
Pajonales एक उच्च ऊंचाई (3,541 मीटर), यू / वी ऊंचाई, अति शुष्क सूखी नमक झील बिस्तर है जो जीवन के कई रूपों के लिए दुर्गम माना जाता है लेकिन अभी भी रहने योग्य है।
नेचर एस्ट्रोनॉमी पत्रिका में प्रकाशित परिणामों से पता चला है कि एआई मॉडल ने वैज्ञानिकों को बायोसिग्नेचर्स की पहचान करने और उनका पता लगाने में मदद की – कोई भी विशेषता जो पिछले या वर्तमान जीवन का प्रमाण प्रदान करती है – 87.5 प्रतिशत समय तक।
इसने क्षेत्र को भी काफी कम कर दिया – 97 प्रतिशत तक – टीम को खोज करने की आवश्यकता थी, जो एक दिन अन्य ग्रहों पर जीवन के संकेतों का पता लगाने में एआई मॉडल की प्रभावशीलता को दर्शाता है।
अभी, शोधकर्ताओं के पास पृथ्वी से परे जीवन की खोज करते समय मंगल ग्रह या अन्य जगहों पर नमूने एकत्र करने या रिमोट सेंसिंग टूल्स तक पहुंचने के सीमित अवसर हैं। नया एआई मॉडल वैज्ञानिकों को दूसरी दुनिया पर जीवन खोजने के दौरान देखने के लिए सटीक जगह निर्धारित करने में मदद करेगा।
SETI संस्थान के वरिष्ठ अन्वेषक, प्रमुख अन्वेषक किम वॉरेन रोड्स ने कहा, “हमें उम्मीद है कि अन्य ज्योतिष विज्ञान दल अन्य आवासीय वातावरणों और जैव-हस्ताक्षरों को मैप करने के लिए हमारे दृष्टिकोण को अपनाएंगे।”
वॉरेन रोड्स ने कहा, “इन मॉडलों का उपयोग करके, हम ऐसे अनुरूप रोडमैप और एल्गोरिदम डिजाइन कर सकते हैं जो पिछले या वर्तमान जीवन को आश्रय देने की उच्चतम संभावना वाले स्थानों पर रोवर को निर्देशित करते हैं – चाहे कितना भी छिपा या दुर्लभ क्यों न हो।”
नासा एस्ट्रोबायोलॉजी इंस्टीट्यूट (एनएआई) के लोगों सहित टीम ने 7,765 से अधिक छवियों और 1,154 प्रयोगशाला के नमूनों और उपकरणों को एकत्र किया, जो नमक के गुंबदों, चट्टानों और अलबास्टर क्रिस्टल के अंदर रहने वाले प्रकाश संश्लेषक रोगाणुओं को प्रकट करने के लिए थे।
अध्ययन के परिणाम पुष्टि करते हैं (सांख्यिकीय रूप से) कि पाजोनलेस एनालॉग भूमि साइट में माइक्रोबियल जीवन बेतरतीब ढंग से वितरित नहीं किया गया है, लेकिन पैची जैविक हॉटस्पॉट में केंद्रित है जो कि किलोमीटर-टू-सेमी स्केल पर पानी की उपलब्धता से दृढ़ता से जुड़ा हुआ है।
इसके बाद, टीम ने बगोनलेस पर मैक्रो-स्केल भूगर्भीय विशेषताओं को पहचानने और भविष्यवाणी करने के लिए संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) को प्रशिक्षित किया – जिनमें से कुछ, जैसे स्थलीय या बहुभुज नेटवर्क, मंगल ग्रह पर भी पाए जाते हैं – और छोटे पैमाने पर सबस्ट्रेट्स (या ‘सूक्ष्म) -habitats’) जिनमें बायोमेट्रिक्स होने की संभावना है।
Mars Perseverance टीम की तरह, शोधकर्ता परीक्षण कर रहे हैं कि ड्रोन/ड्रोन को जमीनी वाहनों, ड्रिल और उपकरणों (जैसे, ‘मास्टकैम-जेड’ पर VISIR और Mars 2020 Perseverance रोवर पर ‘SuperCam’ पर रमन) के साथ प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए।
“जबकि बायोसिग्नेचर डिस्कवरी की उच्च दर इस अध्ययन की एक केंद्रीय खोज है, यह डेटासेट को कक्षा से पृथ्वी तक बहुत अलग संकल्पों के साथ एकीकृत करने के लिए समान रूप से महत्वपूर्ण है, और अंत में माइक्रोबियल आवासों के साथ क्षेत्रीय कक्षीय डेटा को सहसंबंधित करता है,” नताली ए। कैबरोल SETI NAI संस्थान टीम से है।
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