आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मंगल ग्रह, बर्फीली दुनिया पर जीवन खोजने में मदद

न्यूयॉर्क: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) वैज्ञानिकों को मंगल ग्रह और अन्य बर्फीली दुनिया पर जीवन खोजने के लिए सटीक जगह खोजने में मदद कर सकता है, एक नए अध्ययन ने सुझाव दिया है।

ज्योतिष विज्ञानियों की एक टीम ने एक एआई मॉडल विकसित किया और चिली के अटाकामा रेगिस्तान और अल्टिप्लानो की सीमा पर सालार डी पाजोनालेस में नमक के गुंबदों, चट्टानों और क्रिस्टल में छिपे विरल जीवन की तलाश करने की अपनी क्षमता का परीक्षण किया - जो दुनिया के सबसे शुष्क स्थानों में से एक है। ग्रह, एक मंगल ग्रह की सतह की विशेषताओं जैसा दिखता है।

Pajonales एक उच्च ऊंचाई (3,541 मीटर), उच्च U/V, हाइपरारिड, सूखी नमक झील है, जिसे कई जीवन रूपों के लिए दुर्गम माना जाता है लेकिन फिर भी रहने योग्य है।

जर्नल नेचर एस्ट्रोनॉमी में रिपोर्ट किए गए परिणामों से पता चला है कि एआई मॉडल ने वैज्ञानिकों को बायोसिग्नेचर का पता लगाने और पता लगाने में मदद की - कोई भी विशेषता जो पिछले या वर्तमान जीवन का प्रमाण प्रदान करती है - समय का 87.5 प्रतिशत तक।

इसने क्षेत्र को भी काफी हद तक कम कर दिया - 97 प्रतिशत तक - टीम को खोज करने की आवश्यकता थी, एआई मॉडल की प्रभावकारिता को एक दिन अन्य ग्रहों पर जीवन के संकेतों का पता लगाने के लिए।

वर्तमान में, शोधकर्ताओं के पास मंगल ग्रह या अन्य जगहों पर नमूने एकत्र करने या पृथ्वी से परे जीवन के लिए शिकार करते समय रिमोट सेंसिंग उपकरणों तक पहुंचने के सीमित अवसर हैं। नया एआई मॉडल वैज्ञानिकों को दूसरी दुनिया में जीवन खोजने के लिए सटीक जगह खोजने में मदद करेगा।

SETI संस्थान के वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक, प्रमुख शोधकर्ता किम वॉरेन-रोड्स ने कहा, "हमें उम्मीद है कि अन्य खगोल विज्ञान टीमें अन्य रहने योग्य वातावरण और बायोसिग्नेचर की मैपिंग के लिए हमारे दृष्टिकोण को अपनाएंगी।"

वॉरेन-रोड्स ने कहा, "इन मॉडलों के साथ, हम पिछले या वर्तमान जीवन को बरकरार रखने की उच्चतम संभावना वाले स्थानों पर रोवर्स को मार्गदर्शन करने के लिए दर्जी रोडमैप और एल्गोरिदम डिजाइन कर सकते हैं।"

नासा एस्ट्रोबायोलॉजी इंस्टीट्यूट (एनएआई) सहित टीम ने नमक के गुंबदों, चट्टानों और अलबास्टर क्रिस्टल के भीतर रहने वाले प्रकाश संश्लेषक सूक्ष्म जीवों का पता लगाने के लिए 7,765 छवियों और 1,154 नमूनों और परीक्षण उपकरणों को एकत्रित किया।

अध्ययन के निष्कर्ष पुष्टि करते हैं (सांख्यिकीय रूप से) कि पाजोनलेस स्थलीय एनालॉग साइट पर माइक्रोबियल जीवन यादृच्छिक रूप से वितरित नहीं किया जाता है, लेकिन पैची जैविक हॉटस्पॉट में केंद्रित होता है जो किमी से सेमी स्केल पर पानी की उपलब्धता से दृढ़ता से जुड़ा होता है।

इसके बाद, टीम ने पॉजोनलेस में मैक्रो-स्केल भूगर्भिक सुविधाओं को पहचानने और भविष्यवाणी करने के लिए संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) को प्रशिक्षित किया - जिनमें से कुछ, जैसे पैटर्न वाले ग्राउंड या पॉलीगोनल नेटवर्क, मंगल ग्रह पर भी पाए जाते हैं - और माइक्रो-स्केल सबस्ट्रेट्स (या ' micro-habitats') में बायोसिग्नेचर होने की सबसे अधिक संभावना है।

मंगल ग्रह पर दृढ़ता टीम की तरह, शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि ग्राउंड-आधारित रोवर्स, ड्रिल और उपकरणों के साथ यूएवी/ड्रोन को प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए (उदाहरण के लिए, मार्स 2020 पर्सिवरेंस रोवर पर 'मास्टकैम-जेड' पर वीआईएसआईआर और 'सुपरकैम' पर रमन) .

नथाली ए ने कहा, "जबकि बायोसिग्नेचर डिटेक्शन की उच्च दर इस अध्ययन का एक केंद्रीय परिणाम है, कोई कम महत्वपूर्ण नहीं है कि यह सफलतापूर्वक डेटासेट को कक्षा से जमीन तक अलग-अलग संकल्पों पर एकीकृत करता है, और अंत में माइक्रोबियल आवासों के साथ क्षेत्रीय कक्षीय डेटा को बांधता है।" SETI संस्थान एनएआई टीम से कैब्रोल।