人工智能可以帮助定位火星上的生命

一项涉及牛津大学研究人员的新研究发现，人工智能可以通过展示最有希望的地方来加速对外星生命的搜索。研究结果已发表在Nature Astronomy上。

在寻找地球以外的生命时，研究人员几乎没有机会从火星或其他地方收集样本。因此，这些任务必须瞄准最有可能窝藏生命的地点。

在这项新研究中，研究人员证明，人工智能(AI)和机器学习方法可以通过识别地质数据中可能表明生命存在的隐藏模式来支持这一点。

由SETI研究所的Kimberley Warren-Rhodes博士领导，并涉及一个由50多名研究人员组成的国际团队，该研究的第一部分是对智利阿塔卡马沙漠和南美洲高原边界的Salar de Pajonales盆地3平方公里区域的生态调查。

这绘制了光合微生物的分布图，并使用基因测序和红外光谱等技术来揭示不同的生命标记，称为“生物特征”。然后将这些数据与无人机捕获的航拍图像相结合，以训练机器学习模型，以预测哪些宏观和微观栖息地类型将与可能指示生命的生物特征相关联。

当使用未经训练的数据进行测试时，生成的模型能够在高达87.5%的时间内定位和检测生物特征(而随机搜索的概率为≤10%)。这减少了找到阳性结果所需的搜索区域多达 97%。最终，类似的模型可以用来引导探索行星的漫游车到最有可能包含生命迹象的位置。

牛津大学计算机科学系的Freddie Kalaitzis博士领导了机器学习方法在微栖息地数据中的应用。他说：“这项工作展示了一种人工智能引导的协议，用于在地球上类似火星的地面类似物上寻找生命。该协议是第一个在实际现场数据上训练的协议，其应用原则上可以推广到其他极端的生命窝藏环境。我们的下一步将是进一步在地球上测试这种方法，目的是它最终将有助于我们探索太阳系其他地方的生物特征，如火星，泰坦和欧罗巴。

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