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