{"id":14284,"url":"\/distributions\/14284\/click?bit=1&hash=82a231c769d1e10ea56c30ae286f090fbb4a445600cfa9e05037db7a74b1dda9","title":"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043d\u0446\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Искусственный интеллект ищет жизнь на Марсе

Ученые представили структуру глубокого обучения для оптимизации поиска инопланетной жизни на Марсе и в других мирах.

Искусственный интеллект обучили точно определять участки, которые с наибольшей вероятностью содержат «биосигнатуры» или признаки живых организмов.

Хотя на Земле нет таких экстремальных условий, как на современном Марсе, всё же одно место несколко напоминает марсианский климат и ландшафт. Обучение ИИ происходило в суровой засушливой чилийской пустыни, на краю высокогорного озера Салар-де-Пахоналес. Эта область «демонстрирует черты как физических, так и биологических процессов, очень важных для поиска биосигнатур на Марсе», таких как «фрактальные сети хребтов, узорчатая поверхность земли и рельефы усадочных трещин абиотического и/или биотического происхождения», — говорится в исследовании.

Подход глубокого обучения позволил искусственному интеллекту предсказать вероятность обнаружения биосигнатур на впечатляющем уровне от 56,9 до 87,5%, что сделало его «мощным инструментом для ускорения поиска и обнаружения биосигнатур в наземных аналогах».

Ученые надеются, что подобный метод можно будет применить не только к исследованию Марса, но и к другим астробиологическим объектам, таким как поверхность Титана, шлейфы Энцелада или ледяной покров Европы.

Похоже, искусственный интеллект, завоевав просторы интернета, устремился в космос!

Подробнее здесь

0
1 комментарий
Павел Егоров

это все конечно хорошо, но почему ученые перестали исследовать Мировой океан и стали искать жизнь на других планетах...

Ответить
Развернуть ветку
-2 комментариев
Раскрывать всегда