¿Puede la inteligencia artificial ayudar a encontrar vida en Marte o en los mundos helados?
7/3/2023 de SETI Institute / Nature Astronomy
Mapas de probabilidad de bioseñales. Los colores en a) indican la probabilidad de detección de una bioseñal (roja es alta, amarilla es media y azul es baja). En b) se muestra una imagen visible de una cúpula de yeso (izquierda) con mapas de probabilidad de bioseñales para varios microhábitats (por ejemplo, arena frente alabastro) en su interior. Crédito: M. Phillips, F. Kalaitzis, K. Warren- Rhodes.
¿No sería más sencillo encontrar vida en otros mundos si supiéramos exactamente dónde mirar? Los investigadores tienen oportunidades limitadas de tomar muestras en Marte o en otros lugares, o acceder a instrumentos con sensores a distancia cuando buscan vida fuera de la Tierra.
Un equipo interdisciplinar de científicos ha publicado ahora un estudio en el que han entrenado a un modelo de inteligencia artificial para que busque la escasa vida escondida en cúpulas de sal, rocas y cristales en el Salar de Pajonales, en la frontera entre el desierto de Atacama y el Altiplano de Chile.
El modelo aprendió a reconocer patrones y reglas asociadas con las distribuciones de estas formaciones de modo que pudiera aprender a predecir y encontrar esas mismas distribuciones en datos sobre los que no había entrenado.
En este caso, combinando ecología estadística con inteligencia artificial y aprendizaje automático, los científicos lograron localizar y detectar bioseñales en hasta el 87.5% del tiempo (frente a menos de un 10% en una búsqueda aleatoria) y disminuyeron el área por la que necesitaron buscar en hasta un 97%.
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