SETI Enstitüsü Kıdemli Araştırmacı Bilim İnsanı Kim Warren-Rhodes liderliğindeki ve Nature Astronomy’de yayınlanan yakın tarihli bir çalışma, aşırı ortamlardaki kıt yaşam formlarını haritalayarak bizi dünya dışı yaşamı keşfetmeye yaklaştırıyor. Disiplinlerarası araştırma, Şili’deki Atacama Çölü ile Altiplano sınırında yer alan Salar de Pajonales’te tuz kubbeleri, kayalar ve kristaller arasında gizlenmiş yaşama odaklanıyor. Bu çalışma, numune toplama veya uzaktan algılama araçlarına erişim için sınırlı fırsatlara rağmen, diğer gezegenlerde yaşam aramak için kesin konumların belirlenmesine yardımcı olabilir.
Aranacak yerleri tam olarak bilseydik, başka dünyalardaki yaşamı keşfetmek daha kolay olmaz mıydı? Ancak numune toplama veya uzaktan algılama araçlarına erişim fırsatları sınırlıdır. Yakın zamanda yayınlanan bir çalışma, Doğa Astronomisi SETI Enstitüsü Kıdemli Araştırmacı Bilim İnsanı Kim Warren-Rhodes liderliğindeki bu araştırma, bizi dünya dışı yaşamı bulmaya bir adım daha yaklaştırıyor. Disiplinlerarası çalışma, Şili’deki Atacama Çölü ile Altiplano sınırında yer alan Salar de Pajonales’teki tuz kubbeleri, kayalar ve kristaller arasında gizlenmiş kıt yaşam formlarının haritasını çıkarıyor.
Warren-Rhodes, Johns Hopkins Uygulamalı Fizik Laboratuvarı’ndan Michael Phillips ve ABD’den Freddie Kalaitzis ile birlikte çalıştı.[{” attribute=””>University of Oxford to train a machine-learning model that could recognize patterns and rules associated with the distribution of life forms. This model was designed to predict and identify similar distributions in untrained data. By combining statistical ecology with AI/ML, the scientists achieved a remarkable outcome: the ability to locate and detect biosignatures up to 87.5% of the time, compared to just 10% with a random search. This also reduced the search area by as much as 97%.
Biosignature probability maps from CNN models and statistical ecology data. The colors in a) indicate the probability of biosignature detection. In b) a visible image of a gypsum dome geologic feature (left) with biosignature probability maps for various microhabitats (e.g., sand versus alabaster) within it. Credit: M. Phillips, F. Kalaitzis, K. Warren- Rhodes.
“Our framework allows us to combine the power of statistical ecology with machine learning to discover and predict the patterns and rules by which nature survives and distributes itself in the harshest landscapes on Earth,” said Rhodes. “We hope other astrobiology teams adapt our approach to mapping other habitable environments and biosignatures. With these models, we can design tailor-made roadmaps and algorithms to guide rovers to places with the highest probability of harboring past or present life—no matter how hidden or rare.”
Veri kümelerini yörüngeden yere entegre etmenin ana kavramlarını gösteren video. İlk kareler, küresel bir görünümden Salar de Pajonales’in yörüngesel bir görüntüsüne yakınlaştırıyor. Maaş daha sonra, ASTER multispektral verilerinden elde edilen bileşimsel değişkenliğinin bir yorumuyla kaplanır. Bir sonraki kare dizisi, Salar de Pajonales içindeki saha sahasının insansız hava aracından türetilen görüntülerine geçiş yapıyor. Sahnede tanımlanabilir hale gelen ilgi çekici özelliklere dikkat edin, sırtların çokgen ağları, ardından tek tek alçı kubbeler ve çokgen desenli zemin ve tek tek selenit bıçaklarıyla biten. Video, makine öğrenimi teknikleri kullanılarak makalede incelenen bir dizi alçı kubbenin birinci şahıs görünümüyle sona eriyor. Kredi bilgileri: M. Phillips
Nihayetinde, birçok farklı türde yaşanabilir ortam ve biyo-imza için benzer algoritmalar ve makine öğrenimi modelleri, görev planlamacılarını yaşam içerme olasılığı en yüksek olan herhangi bir ölçekteki alanlara verimli bir şekilde yönlendirmek için gezegen robotlarında otomatikleştirilebilir.
Rodos ve SETI Enstitüsü NASA Astrobiyoloji Enstitüsü (NAI) ekibi, Salar de Pajonales’i Mars analog. Pajonales yüksek rakımlı (3.541 m), yüksek U/V, aşırı kurak, kuru tuz gölü yatağıdır, pek çok yaşam formu için barınak kabul edilmez, ancak yine de yaşanabilir.
NAI projesinin saha kampanyaları sırasında ekip, tuz kubbeleri, kayalar ve kaymaktaşı kristalleri içinde yaşayan fotosentetik mikropları tespit etmek için 7.765’in üzerinde görüntü ve 1.154 numune topladı ve cihazları test etti. Bu mikroplar, NASA’nın Yaşam Merdiveni Tespitinde olası bir biyo-imzayı temsil eden pigmentler yayar.
Pajonales’te insansız hava aracı uçuş görüntüleri, simüle edilmiş yörünge (HiRISE) verilerini yer örneklemesine ve uzamsal kalıpları çıkarmak için 3B topografik haritalamaya bağladı. Çalışmanın bulguları (istatistiksel olarak), Pajonales karasal analog sahasındaki mikrobiyal yaşamın rastgele dağılmadığını, km ila cm ölçeklerinde su mevcudiyetiyle güçlü bir şekilde bağlantılı düzensiz biyolojik sıcak noktalarda yoğunlaştığını doğrulamaktadır.
Daha sonra ekip, Pajonales’teki makro ölçekli jeolojik özellikleri (bazıları, desenli zemin veya çokgen ağlar gibi, Mars’ta da bulunur) ve mikro ölçekli substratları (veya ‘mikro- yaşam alanları’) büyük olasılıkla biyo-imzalar içerir.
Karasal Mars analog çalışma sitesi Salar de Pajonales, Şili’deki biyo-imzaların Yörüngeden Yere çalışması. (b) sahte renkte makro ölçekli jeolojik özelliklere (kubbeler, rüzgar örtüsü, sırt ağları ve desenli zemin) sahip alanın insansız hava aracı görüntüsü. (c) Drone görüntülerinden kubbe makrohabitatlarının 3-D sunumu. (d) Ca-sülfat mikro habitatlarında yaşayan fotosentetik mikrobiyal toplulukların pigmentlerinin turuncu ve yeşil bantları. Bu biyo-imzalar, NASA’nın Yaşam Merdiveni Tespitinin bir özelliğidir ve gözle ve Raman (e) ve Görünür Kısa Dalga Kızılötesi spektroskopisi gibi aletlerle saptanabilir. Kredi: N. Cabrol, M. Phillips, K. Warren-Rhodes, J. Bishop ve D. Wettergreen.
Mars’taki Perseverance ekibi gibi, araştırmacılar da bir İHA’yı/drone’u yerdeki geziciler, tatbikatlar ve aletlerle (örneğin, ‘MastCam-Z’de VISIR ve Mars 2020 Perseverance gezicisinde ‘SuperCam’de Raman) etkili bir şekilde nasıl entegre edeceklerini test ettiler. ).
Ekibin Pajonales’teki bir sonraki araştırma hedefi, benzer kuralların ve modellerin diğer benzer ancak biraz farklı doğal sistemlere uygulanıp uygulanmadığını öğrenmek için CNN’lerin eski stromatolit fosillerinin ve halit mikrobiyomlarının konumunu ve dağılımını aynı makine öğrenme programlarıyla tahmin etme yeteneğini test etmektir. Oradan, Kuru Vadilerdeki kaplıcalar, permafrost topraklar ve kayalar gibi tamamen yeni ekosistemler keşfedilecek ve haritalandırılacak. Daha fazla kanıt biriktikçe, yaşamın zorlu ortamlarda hayatta kalma araçlarının yakınsaması hakkındaki hipotezler yinelemeli olarak test edilecek ve Dünya’nın temel analog ekosistemleri ve biyomları için biyo-imza olasılık planları envanterlenecektir.
Nathalie A, “Yüksek orandaki biyo-imza tespiti bu çalışmanın merkezi bir sonucu olsa da, veri kümelerini yörüngeden yere çok farklı çözünürlüklerde başarılı bir şekilde entegre etmesi ve son olarak bölgesel yörünge verilerini mikrobiyal habitatlarla bağlaması da aynı derecede önemli” dedi. • SETI Enstitüsü NAI ekibinin PI’si Cabrol. “Bununla ekibimiz, yaşanabilirliği karakterize etmek için gereken ölçeklerden ve çözünürlüklerden yaşamı bulmamıza yardımcı olabilecek ölçeklere geçişi sağlayan bir yol gösterdi. Bu stratejide dronlar gerekliydi, ancak küçük alanlarda uzun süreler (haftalara kadar) yerinde (ve yerinde) haritalama gerektiren mikrobiyal ekoloji saha araştırmalarının uygulanması da önemliydi; bu, yerel çevresel kalıpları karakterize etmek için kritik bir stratejiydi. yaşam nişleri için elverişli.
SETI Enstitüsü’nün NAI ekibi tarafından yönetilen bu çalışma, bilim adamlarına evrendeki biyo-imzaları aramalarında yardımcı olacak makine öğreniminin yolunu açtı. Onların “Yörüngeden Yere Çerçevesi, Karasal Analoglarda Biyo-imza Modellerini Çözmek ve Tahmin Etmek İçin Çerçevesi”, NASA tarafından finanse edilen NAI projesinin ve 17 kurumdan 50’den fazla ekip üyesiyle ortak bir astrobiyoloji araştırma çabasının beş yıllık doruk noktasıdır. Johns Hopkins Uygulamalı Fizik Laboratuvarı ve Oxford Üniversitesi’ne ek olarak, Universidad Católica del Norte, Antofagasta, Şili bu araştırmayı destekledi.
Referans: Kimberley Warren-Rhodes, Nathalie A. Cabrol, Michael Phillips, Cinthya Tebes-Cayo, Freddie Kalaitzis, Diego Ayma, Cecilia Demergasso, Guillermo Chong- “Karasal analoglardaki biyo-imza modellerinin kodunu çözmek ve tahmin etmek için yörüngeden yere çerçeve” Diaz, Kevin Lee, Nancy Hinman, Kevin L. Rhodes, Linda Ng Boyle, Janice L. Bishop, Michael H. Hofmann, Neil Hutchinson, Camila Javiera, Jeffrey Moersch, Claire Mondro, Nora Nofke, Victor Parro, Connie Rodriguez, Pablo Sobron , Philippe Sarazzin, David Wettergreen, Kris Zacny ve SETI Enstitüsü NAI Ekibi, 6 Mart 2023, Doğa Astronomisi.
DOI: 10.1038/s41550-022-01882-x
“Değişen Gezegen Ortamları ve Yaşamın Parmak İzleri” başlıklı SETI NAI ekibi projesi, NASA Astrobiyoloji Programı tarafından finanse edildi.