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Encontrar vida em outros mundos não seria mais fácil se soubéssemos exatamente onde procurar? Os pesquisadores têm oportunidades limitadas de coletar amostras em Marte ou em outro lugar ou acessar instrumentos de sensoriamento remoto ao procurar vida além da Terra. Em artigo publicado em Astronomia da Natureza, um estudo interdisciplinar liderado pelo cientista de pesquisa sênior do Instituto SETI, Kim Warren-Rhodes, mapeou a vida esparsa escondida em cúpulas de sal, rochas e cristais no Salar de Pajonales, na fronteira do deserto chileno de Atacama e do Altiplano. Em seguida, eles treinaram um modelo de aprendizado de máquina para reconhecer os padrões e regras associados às suas distribuições, para que pudessem aprender a prever e encontrar essas mesmas distribuições em dados nos quais não foram treinados. Nesse caso, combinando ecologia estatística com AI/ML, os cientistas conseguiram localizar e detectar bioassinaturas em até 87,5% do tempo (versus ≤10% por pesquisa aleatória) e diminuir a área necessária para pesquisa em até 97%.
“Nossa estrutura nos permite combinar o poder da ecologia estatística com o aprendizado de máquina para descobrir e prever os padrões e regras pelas quais a natureza sobrevive e se distribui nas paisagens mais inóspitas da Terra”, disse Rhodes. “Esperamos que outras equipes de astrobiologia adaptem nossa abordagem para mapear outros ambientes habitáveis e bioassinaturas. Com esses modelos, podemos projetar roteiros e algoritmos personalizados para guiar rovers a locais com maior probabilidade de abrigar vida passada ou presente – não importa o quão escondido ou raro.”
Por fim, algoritmos semelhantes e modelos de aprendizado de máquina para muitos tipos diferentes de ambientes habitáveis e bioassinaturas podem ser automatizados a bordo de robôs planetários para guiar com eficiência os planejadores de missões para áreas em qualquer escala com a maior probabilidade de conter vida.
Rhodes e a equipe do Instituto de Astrobiologia da NASA (NAI) do Instituto SETI usaram o Salar de Pajonales, como um análogo de Marte. Pajonales é um lago de alta altitude (3.541 m), alto U/V, hiperárido, sal seco, considerado inóspito para muitas formas de vida, mas ainda habitável.
Durante as campanhas de campo do projeto NAI, a equipe coletou mais de 7.765 imagens e 1.154 amostras e testou instrumentos para detectar micróbios fotossintéticos que vivem dentro das cúpulas de sal, rochas e cristais de alabastro. Esses micróbios exalam pigmentos que representam uma possível bioassinatura na Detecção da Escada da Vida da NASA.
Em Pajonales, imagens de voo de drone conectaram dados orbitais simulados (HiRISE) a amostragem de solo e mapeamento topográfico 3D para extrair padrões espaciais. As descobertas do estudo confirmam (estatisticamente) que a vida microbiana no sítio análogo terrestre de Pajonales não é distribuída aleatoriamente, mas concentrada em hotspots biológicos irregulares fortemente ligados à disponibilidade de água em escalas de km a cm.
Em seguida, a equipe treinou redes neurais convolucionais (CNNs) para reconhecer e prever características geológicas em macroescala em Pajonales – algumas das quais, como redes terrestres ou poligonais padronizadas, também são encontradas em Marte – e substratos em microescala (ou ‘ micro-habitats’) com maior probabilidade de conter bioassinaturas.
Como a equipe do Perseverance em Marte, os pesquisadores testaram como integrar efetivamente um UAV/drone com rovers terrestres, brocas e instrumentos (por exemplo, VISIR em ‘MastCam-Z’ e Raman em ‘SuperCam’ no Mars 2020 Perseverance rover) .
O próximo objetivo de pesquisa da equipe em Pajonales é testar a capacidade das CNNs de prever a localização e distribuição de fósseis antigos de estromatólitos e microbiomas de halita com os mesmos programas de aprendizado de máquina para saber se regras e modelos semelhantes se aplicam a outros sistemas naturais semelhantes, mas ligeiramente diferentes. A partir daí, ecossistemas inteiramente novos, como fontes termais, solos permafrost e rochas nos vales secos, serão explorados e mapeados. À medida que mais evidências se acumulam, as hipóteses sobre a convergência dos meios de sobrevivência da vida em ambientes extremos serão testadas iterativamente, e os projetos de probabilidade de bioassinatura para os principais ecossistemas e biomas analógicos da Terra serão inventariados.
“Embora a alta taxa de detecção de bioassinatura seja um resultado central deste estudo, não menos importante é que ele integrou com sucesso conjuntos de dados em resoluções muito diferentes da órbita ao solo e, finalmente, vinculou dados orbitais regionais com habitats microbianos”, disse Nathalie A. .Cabrol, o PI da equipe NAI do Instituto SETI. “Com ele, nossa equipe demonstrou um caminho que permite a transição das escalas e resoluções necessárias para caracterizar a habitabilidade para aquelas que podem nos ajudar a encontrar vida. Nessa estratégia, os drones foram essenciais, mas também foi a implementação de investigações de campo de ecologia microbiana que requerem longos períodos (até semanas) de no local (e no local) mapeamento em pequenas áreas, uma estratégia que foi fundamental para caracterizar os padrões ambientais locais favoráveis aos nichos de vida.”
Este estudo liderado pela equipe NAI do Instituto SETI abriu caminho para o aprendizado de máquina para ajudar os cientistas na busca por bioassinaturas no universo. O artigo “Orbit-to-Ground Framework to Decode and Predict Biosignature Patterns in Terrestrial Analogues” é o culminar de cinco anos do projeto NAI financiado pela NASA e um esforço cooperativo de pesquisa em astrobiologia com mais de 50 membros da equipe de 17 instituições.
O projeto da equipe SETI NAI intitulado “Changing Planetary Environments and the Fingerprints of Life” foi financiado pelo Programa de Astrobiologia da NASA (Mary Voytek, Diretora) sob a concessão nº NNA15BB01A
O jornal é publicado em Astronomia da Natureza.
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