Um modelo de inteligência artificial testado no deserto do Atacama, no Chile, poderá um dia detectar sinais de vida em outros planetas.
A inteligência artificial (IA) e o machine learning podem revolucionar a busca por vida em outros planetas. Mas antes que essas ferramentas possam atingir locais distantes como Marte, elas precisam ser testadas aqui na Terra.
Uma equipe de pesquisadores treinou com sucesso uma IA para mapear bioassinaturas – qualquer recurso que forneça evidências de vida passada ou presente – em uma área de três quilômetros quadrados do deserto de Atacama, no Chile. A IA reduziu substancialmente a área que a equipe precisava pesquisar e aumentou a probabilidade de encontrar organismos vivos em um dos lugares mais secos do planeta. Os resultados foram relatados em 6 de março na Nature Astronomy.
Kimberley Warren-Rhodes, pesquisadora sênior do Instituto SETI em Mountain View, Califórnia, e principal autora do artigo, busca bioassinaturas desde o início dos anos 2000, quando percebeu que existiam poucas ferramentas para estudar a biologia de outros planetas. Ela queria combinar sua experiência em ecologia estatística com tecnologias emergentes, como IA, para ajudar os cientistas da missão, “que estão sob muita pressão para encontrar bioassinaturas”, mas fortemente limitados em como fazê-lo. Rovers que são controlados remotamente da Terra, por exemplo, podem viajar apenas distâncias limitadas e coletar relativamente poucos espécimes, valorizando os locais de amostragem com maior probabilidade de gerar vida. Os cientistas da missão baseiam essas previsões em parte nos análogos de Marte na Terra, onde os cientistas vasculham habitats extremos para determinar como e onde os organismos vivos prosperam.
Procurando pela vida
A partir de 2016, o grupo de Warren-Rhodes viajou para o planalto ressequido do Deserto de Atacama – um análogo de Marte proposto a uma altitude de cerca de 3.500 metros nos Andes chilenos – para procurar organismos fotossintéticos que vivem nas rochas chamados endólitos. Para caracterizar totalmente o ambiente, os pesquisadores coletaram tudo, desde imagens de drones até análises geoquímicas e sequências de DNA. Juntos, esse conjunto de dados imita os tipos de informações que os pesquisadores estão coletando em Marte com satélites orbitais, drones e rovers.
A equipe de Warren-Rhodes alimentou seus dados em uma rede neural convolucional baseada em IA (CNN) e um algoritmo de machine learning que, por sua vez, previu onde a vida era mais provável de ser encontrada no Atacama.
Ao direcionar sua coleta de amostras com base no feedback da IA, os pesquisadores conseguiram reduzir sua área de pesquisa em até 97% e aumentar sua probabilidade de encontrar vida em até 88%. “No final, você poderia nos jogar no chão e, em vez de vagarmos por um longo tempo, levaríamos um minuto para encontrar vida”, diz Warren-Rhodes. Especificamente, a equipe descobriu que endólitos no Atacama eram encontrados com mais frequência em um mineral chamado alabastro – que é poroso e retém água – e tendiam a se agregar em áreas de transição entre vários microhabitats, como onde areia e cristais de alabastro se encostam.
“Estou muito impressionado e muito feliz em ver este conjunto de trabalho”, diz Kennda Lynch, astrobióloga do Lunar and Planetary Institute em Houston, Texas, que estuda bioassinaturas. “É muito legal que eles possam mostrar algum sucesso com uma IA para ajudar a prever para onde ir e procurar.”
Graham Lau, um astrobiólogo do Blue Marble Space Institute of Science com sede em Boulder, Colorado, trabalhou em outro análogo de Marte no Ártico canadense como estudante de pós-graduação, para estudar como a biologia influencia a formação de minerais raros que podem servir como bioassinaturas em outros planetas. “Desde que li pela primeira vez Duna, de Frank Herbert, quando criança, fiquei impressionado com a ideia de aplicar a ecologia aos planetas”, diz ele. Mas até a última década, as ferramentas e os dados não estavam disponíveis para abordar essas questões com rigor científico. “O lugar onde temos possibilidades de dados quase ilimitadas é por meio dessas observações orbitais e imagens de drones”, diz ele, “e vejo este artigo como uma das muitas peças ao longo do caminho para fazer essas análises maiores”.
Enganosamente simples
O novo método precisará ser verificado em vários ecossistemas, dizem Lau e Lynch, incluindo aqueles com geologia mais complexa e maior biodiversidade. O Atacama, observa Lau, é relativamente simples em termos de habitats e tipos de vida que podem ser encontrados lá. E em Marte, o alto nível de radiação ultravioleta atingindo a superfície do planeta significa que os cientistas podem precisar detectar pistas que indiquem a vida abaixo do solo.
Por fim, Warren-Rhodes diz que gostaria de ver um banco de dados abrangente de diferentes análogos de Marte que pudesse fornecer informações valiosas para os cientistas da missão que planejam sua próxima amostragem. O avanço de sua equipe, ela acrescenta, pode parecer “enganosamente simples” para qualquer um que tenha crescido assistindo os exploradores de Star Trek escaneando mundos alienígenas com um tricorder. Mas representa um avanço importante na pesquisa extraterrestre, na qual a biologia frequentemente fica atrás da química e da geologia. Imagine, por exemplo, fones de ouvido de realidade virtual que alimentam os cientistas da missão com dados em tempo real enquanto escaneiam uma superfície, usando os “olhos” de um rover para direcionar suas atividades. “Ter nossa equipe dando um desses primeiros passos para a detecção confiável de bioassinaturas usando IA é emocionante”, diz ela. “É realmente um momento importante.”
Publicado em 11/03/2023 15h03
Artigo original:
Estudo original: