2000’li yılların başından bu yana dünya dışı yaşamın izlerini arayan Mountain View’daki SETI Enstitüsü’nün kıdemli araştırmacısı Kimberley Warren-Rhodes, istatistiksel ekoloji alanındaki uzmanlığını yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi gibi gelişmekte olan teknolojilerle birleştirmeye karar verdi. Çalışmanın amacı ise, Mars gezegenine benzer farklı senaryolardan oluşan kapsamlı bir veri tabanı oluşturmak.
Doğal olarak, yeni aracın diğer gezegenlerde etkin bir şekilde kullanılabilmesi için önce burada, Dünya’da “eğitilmesi” gerekiyor. Bu nedenle araştırmacılardan oluşan bir ekip, “ne kadar gizli ya da nadir olursa olsun” geçmiş ya da şimdiki yaşama dair kanıt sağlayabilecek herhangi bir özelliği haritalandıracak bir yapay zekayı başarıyla test etti.
Ayrıca bkz: Snapdragon 8 Gen 1 ve Snapdragon 888 İşlemcili Telefonlar Hala ALINIR MI?
Dünya üzerindeki en elverişsiz yerlerden biri olan Şili’deki Atacama Çölü’nde çalışan yapay zeka, arama yapması gereken üç kilometrekarelik bir alanı önemli ölçüde küçülttü. Warren-Rhodes’a göre, arama alanı yüzde 97’ye kadar azaldı ve yaşam bulma olasılığı yüzde 88’e kadar arttı.
İçindekiler
Yapay zeka Atacama Çölü’nde nasıl eğitildi?
Nature Biology dergisinde Pazartesi günü (6) yayınlanan makaleye göre, Warren-Rhodes’in ekibi 2016 yılından bu yana Mars gezegeninin “genel” bir versiyonu olarak kabul edilen ve neredeyse hiç yaşanmayan Atacama Çölü platosuna gitti. Araştırmacılar, Şili And Dağları’nda 3.500 metre yükseklikte, endolit adı verilen kayalarda bulunan fotosentetik organizmaları (gıda üretmek için güneş enerjisini kullanan) aradılar.
Ortamı tam olarak haritalamak için yazarlar drone görüntülerinden jeokimyasal analizlere ve DNA dizilerine kadar her şeyi topladılar. Bu veri seti şu anda Mars’ta yörünge uyduları, insansız hava araçları ve gezginler tarafından toplananlara benziyor. Atacama’da keşfedilen şey, endolitlerin çoğunlukla alabaster adı verilen, nispeten yumuşak, gözenekli ve su tutan bir mineralde bulunduğuydu.
SETI Enstitüsü’nün web sitesinde yayınlanan bir basın açıklamasında ekip, yakın gelecekte deneye benzer algoritmaların çeşitli potansiyel olarak yaşanabilir ortamlar için uyarlanabileceğini teorize ediyor. Bu durumda biyo-imzalar, “yaşam barındırma olasılığı en yüksek olan her ölçekteki alan için” görev planlayıcılarının “gözleri” olacak gezegen robotlarına otomatik hale getirilebilir.
tarafından verilmektedir.