مع أكثر من 144.370.000 ميل مربع من التضاريس السطحية، يوجد على المريخ الكثير من الأماكن التي قد تختبئ فيها علامات لحياة محتملة. لكن الوقت بدأ ينفذ منا ولم تعد العربات الجوالة التقليدية قادرة على إيجاد علامات على وجود الميكروبات والكائنات القديمة المحتملة بطريقة فعالة، لذلك لجأ معهد SETI إلى استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في محاولة لحساب الأماكن الأكثر احتمالية والواعدة لمساعدة المركبات الجوالة -وربما رواد الفضاء يومًا ما- في البحث عن أدلة للحياة. ذُكر ذلك بالتفصيل منذ فترة قريبة في مجلة Nature Astronomy، وبيّن الفريق أن النمذجة الجديدة للتعلم الآلي للذكاء الاصطناعي تُظهر بالفعل إمكانية تسريع البحث عن الحياة الفضائية.
لبناء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، درّب الفريق -بقيادة عالمة الأبحاث الأولى في المعهد كم وارن رودس- البرنامج على مجموعات من البيانات المستمدة من منطقة تُسمى Salar de Pajonales تقع على حدود صحراء أتاكاما وألتيبلانو في تشيلي، التي تعتبر مشابهة لبيئة المريخ، مع ارتفاعها الشاهق ومناخها الجاف وبحيرة الملح في قاعها الجاف، إضافة إلى الكميات العالية من الضوء فوق البنفسجي فيها والحياة الميكروبية الضوئية المتفرقة. جمع الفريق أكثر من 7765 صورة و1154 عينة من الصخور والبلورات والقباب الملحية في المنطقة، ثم استخدموا المعلومات -بالإضافة إلى مجموعات البيانات الأخرى- لتعليم برنامجهم لفهم واكتشاف المناطق التي تتميز ببصمات حيوية صغيرة. عند استخدام برنامج الذكاء الاصطناعي AI/ML للبحث عن الحياة في المنطقة، تمكن النظام من تحديد موقع بصمات حيوية خلال %88 من الوقت، وباستخدام أقل من 10% من عمليات البحث العشوائية السابقة. وقللت الطريقة الجديدة مناطق البحث الضرورية بنسبة تصل إلى 97%.
أوضحت رودس في بيانها: «يسمح لنا إطار عملنا بدمج قوة البيئة الإحصائية مع التعلم الآلي لاكتشاف وتوقع الأنماط والقواعد التي بواسطتها تتعايش الطبيعة وتوزع نفسها في أقسى الظروف الطبيعية على الأرض». أمِل أعضاء الفريق في أن يقوم علماء الأحياء الفلكية الآخرون بتكييف نهجهم لرسم خرائط بيئات أخرى، وكذلك لاكتشاف البصمات الحيوية الإضافية». تابعت رودس: «باستخدام هذه النماذج، يمكننا تصميم خرائط طريق وخوارزميات مصممة خصيصًا لتوجيه المركبات الجوالة إلى الأماكن التي لديها أعلى احتمالية لإيواء الحياة الماضية أو الحالية – بغض النظر عن مدى كونها مخفية أو نادرة».
قالت ناتالي كابرو، وهي عضوة في الفريق: «في حين أن المعدل المرتفع لاكتشاف البصمة الحيوية هو نتيجة مركزية لهذه الدراسة، إلا أن هذه الدراسة نجحت كذلك في دمج مجموعات البيانات بدقة كبيرة بما يتعلق بمدار الأرض، وأخيرًا ربطت الدراسة البيانات المدارية الإقليمية بالبيئات الميكروبية».
بمرور الوقت، يأمل الفريق بالإضافة إلى مجموعات أخرى من علماء الأحياء الفلكية في الاستمرار في بناء مجموعات بيانات تعاونية يمكن أن تساعد في البحث عن حياة فضائية وذلك عبر مركبات الكواكب المستقبلية.
اقرأ أيضًا:
هل سيتمكن الذكاء الاصطناعي المتقدم مستقبلًا من حل كل المسائل في عالمنا؟
إكس فيو 2: نظام ذكاء اصطناعي جديد لمساعدة الناجين من الزلازل
ترجمة: أحمد عضيم
تدقيق: نايا كركور
مراجعة: نغم رابي
