يبحث العلماء عن الحياة خارج الأرض ويستخدمون تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين فرص العثور على الحياة على الكواكب الأخرى مثل المريخ. تعرف على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد أفضل المواقع للبحث عن الحياة.
لن يكون العثور على حياة على الكواكب الأخرى أمرًا سهلاً إذا كنا نعرف بالضبط أين نبحث؟ يواجه الباحثون فرصًا محدودة في جمع العينات على المريخ أو في مكان آخر أو الوصول إلى أدوات الاستشعار عن بعد عند البحث عن الحياة خارج الأرض. في دراسة منشورة في Nature Astronomy، قادت كيم وارن-روادز، كبيرة باحثي معهد سيتي، دراسة متعددة التخصصات لرسم خرائط الحياة النادرة المختبئة داخل قباب الملح والصخور والبلورات في سالار دي باجوناليس على الحدود بين صحراء أتاكاما التشيلية والألتيبلانو.
ثم عملت وارن-روادز مع المحققين المشاركين مايكل فيليبس (مختبر الفيزياء التطبيقية في جونز هوبكنز) وفريدي كالايتزيس (جامعة أكسفورد) لتدريب نموذج تعلم آلي على التعرف على الأنماط والقواعد المرتبطة بتوزيعاتها حتى يتعلم توقع والعثور على توزيعات مماثلة في البيانات التي لم يتم تدريبها عليها. في هذه الحالة، عن طريق دمج البيئة الإحصائية مع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي، استطاع العلماء تحديد واكتشاف البيوت الفريدة معظم الوقت (87.5٪ مقارنة بـ ≤10٪ عن طريق البحث العشوائي) وتقليل المنطقة المطلوبة للبحث بنسبة تصل إلى 97٪.
في النهاية، يمكن أن تتم معالجة خوارزميات ونماذج تعلم الآلة المماثلة للعديد من البيئات المأهولة المختلفة والبيوت على متن الروبوتات الكوكبية لتوجيه مخططي المهمات بكفاءة إلى المناطق ذات أعلى احتمالية لاحتواء الحياة.
