Ridurre l’area di ricerca per trovare vita su altri pianeti grazie all’AI

La ricerca di vita su altri pianeti potrebbe essere rivoluzionata dall’Intelligenza Artificiale (IA) e dal machine learning. Prima di poter applicare queste tecnologie in luoghi remoti come Marte, è necessario testarle qui sulla Terra.

Un team di ricercatori è riuscito a istruire un’IA a mappare le biosignature – qualsiasi caratteristica che fornisce prove di vita passata o presente – in un’area di tre chilometri quadrati del deserto di Atacama, in Cile. Grazie all’AI, il team ha potuto ridurre significativamente l’area di ricerca e aumentare la probabilità di trovare organismi viventi in uno dei luoghi più aridi del pianeta. I risultati sono stati riportati il 6 marzo su Nature Astronomy.

Kimberley Warren-Rhodes, una ricercatrice senior presso il SETI Institute di Mountain View, in California, e autrice principale dello studio, ha iniziato a cercare biosignature fin dagli anni 2000, quando si è resa conto di quanti pochi strumenti esistessero per studiare la biologia di altri pianeti. Voleva combinare la sua formazione in ecologia statistica con le tecnologie emergenti come l’AI per aiutare i missionari, “che sono sotto molta pressione per trovare le biosignature” ma fortemente limitati nel modo in cui possono farlo. I rover controllati a distanza dalla Terra, ad esempio, possono viaggiare solo per distanze limitate e raccogliere relativamente pochi campioni, mettendo in primo piano la selezione dei luoghi più probabili per trovare vita. I missionari si basano in parte sugli analoghi di Marte sulla Terra, dove gli scienziati cercano habitat estremi per determinare come e dove gli organismi viventi prosperano.

Is there life on Mars?

A partire dal 2016, il gruppo di Warren-Rhodes si è recato sull’altopiano arido dell’Atacama – un analogo di Marte proposto ad un’altitudine di circa 3.500 metri nelle Ande cilene – alla ricerca di organismi fotosintetici che vivono tra le rocce, chiamati endoliti. Per caratterizzare completamente l’ambiente, i ricercatori hanno raccolto tutto, dalle riprese dei droni alle analisi geo-chimiche alle sequenze di DNA. Insieme, questo insieme di dati imita i tipi di informazioni che i ricercatori stanno raccogliendo su Marte con satelliti orbitali, droni e rover. Il team di Warren-Rhodes ha inserito i dati in una rete neurale convoluzionale (CNN) basata sull’AI e in un algoritmo di machine learning che ha previsto dove era più probabile trovare vita nell’Atacama.

Concentrandosi sulla raccolta di campioni sulla base del feedback dell’AI, i ricercatori sono stati in grado di ridurre la loro area di ricerca fino al 97% e aumentare la loro probabilità di trovare vita fino all’88%. “Alla fine, potremmo essere calati giù e, invece di vagare per molto tempo, ci sarebbe voluto solo un minuto per trovare vita”, ha detto Warren-Rh.

In realtà non è l’unico studio che coinvolge l’Intelligenza Artificiale alla ricerca di vita aliena. All’interno del SETI infatti, ha preso vita il progetto Breaktrough Listen che, sempre con l’utilizzo di algoritmi, si stanno già cercando segni di vita in un milione di stelle, attraverso telescopi posizionati in West Virginia, Australia e Sud Africa.

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Giornalista pubblicista, SEO Specialist, fotografo. Da sempre appassionato di tecnologia, lavoro nell'editoria dal 2010, prima come fotografo e fotoreporter, infine come giornalista. Ho scritto per PC Professionale, SportEconomy e Corriere della Sera, oltre ovviamente a Smartphonology.