Cientistas querem usar IA para caçar vida em Marte
A busca por vida em Marte ganhou um novo aliado: uma IA (inteligência artificial) que parece ser capaz de reconhecer experiências de seres vivos em outros planetas.
O desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina partiu do Instituto SETI (Busca por Inteligência Extraterrestre, na sigla em inglês), com ajuda de cientistas da Universidade Johns Hopkins, dos EUA, e da Universidade de Oxford, no Reino Unido.
Segundo os pesquisadores, o mecanismo pode coletar amostras em diferentes formações geológicas e relevos. Por outro lado, também usa métodos de sensoriamento remoto para caçar sinais de vida alienígena.
Os primeiros testes indicam que a tecnologia tem tudo para ser promissora. Nos experimentos, a IA mapeou formas de vida microscópicas no Salar de Pajonales (foto), uma planície de sal no deserto do Atacama, no Chile.
A escolha do local não se deu ao acaso: a região é muito parecida com a paisagem seca e árida de Marte. Fica em alta altitude e recebe um alto grau de radiação ultravioleta. Apesar de ser “altamente inóspito”, há seres microscópicos vivendo lá.
Como foi o experimento
Os cientistas levaram o modelo para Salar de Pajonales para descobrir se a máquina encontraria seres vivos mesmo em um local tão peculiar. Deu certo: ao combinar estatísticas ambientais com IA, o sistema detectou bioassinaturas (traços de vida) em até 87,5% do tempo.
Ao todo, a equipe coletou quase oito mil imagens e mais de 1.000 amostras que detectaram micróbios fotossintéticos nas cúpulas de sal, rochas e cristais do Salar de Pajonales. Esses microrganismos secretam sinais na escala de detecção de vida da NASA.
Para aumentar a eficácia das buscas por vida em Marte, o programa é capaz de reduzir a área necessária para pesquisa em até 97%. Sobretudo, esse “zoom” pode ajudar os cientistas a aproximar a busca por possíveis vestígios químicos de vida.
A expectativa, agora, é que a IA ajude missões planetárias robóticas, como o rover Perseverance, na busca por vida extraterrestre, disse a equipe em artigo publicado na revista Nature no começo de março.
“Com esses modelos, podemos projetar roteiros e algoritmos personalizados para guiar rovers a lugares com maior probabilidade de abrigar vida passada ou presente – não importa o quão escondidos ou raros sejam”, disse Kim Warren-Rhodes, do SETI.
Por enquanto, os pesquisadores continuarão o treinamento da IA em Salar de Pajonales. Posteriormente, porém, a ideia é mapear fontes termais, solos congelados e rochas em vales secos. O objetivo é ensinar a IA a aprimorar habitats potenciais e outros ambientes da Terra antes de explorar outros planetas.