IA aprende a procurar vida em Marte usando lugares insólitos da Terra
Por Daniele Cavalcante • Editado por Patricia Gnipper |
Um novo modelo de inteligência artificial pode ajudar astrobiólogos a identificar os melhores lugares para procurar por sinais de vida em Marte. O algoritmo usa a própria Terra como referência para entender como a vida se prolifera em lugares inóspitos.
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Desenvolvida por uma equipe de cientistas do Instituto SETI, a rede neural analisou uma região chamada Salar de Pajonales, uma bacia na fronteira entre o deserto de Atacama e o planalto do Altiplano. O local é considerado pelos cientistas um dos melhores análogos do ambiente de Marte em nosso planeta.
Embora seja um lugar pobre em oxigênio, seco e exposto aos raios ultravioleta devido à grande altitude, trata-se de um antigo leito de rio onde a vida pode ser encontrada, nas formações minerais.
Assim, a equipe decidiu coletar 7.765 imagens e 1.154 amostras, procurando bioassinaturas de bactérias como carotenóides e pigmentos de clorofila. Os drones fizeram imagens para simular as imagens marcianas e foram criados mapas topográficos em 3D.
O conjunto de dados foi usado para treinar a inteligência artificial a reconhecer estruturas com maior probabilidade de revelar bioassinaturas — e deu certo! As redes neurais identificaram corretamente padrões na distribuição da vida microbiana na bacia em até 87,5% do tempo.
Pesquisas que usaram outros métodos obtiveram acertos em até 10% do tempo, enquanto a inteligência artificial não apenas economiza tempo, como reduz a quantidade de terreno necessário para varreduras em até 97%.
Segundo Freddie Kalaitzis, um dos autores do estudo, “tanto para as imagens aéreas quanto para os dados em escala centimétrica baseados no solo, o modelo demonstrou alta capacidade preditiva para a presença de materiais geológicos com forte probabilidade de conter bioassinaturas”.
A equipe espera que os astrobiólogos utilizem o modelo para procurar regiões de outros planetas — especialmente Marte, que compartilha muitas características em comum com a Terra — com maior probabilidade de conter bioassinaturas de vida antiga, ou até mesmo atual, se ainda existirem.
O artigo descrevendo os resultados foi publicado na Nature Astronomy.