Trí tuệ nhân tạo và học máy có thể giúp việc tìm kiếm sự sống trên sao Hỏa bớt gian nan hơn nhiều.

Một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế do nhà sinh vật học vũ trụ Kimberley Warren-Rhodes của Viện SETI dẫn đầu đã chỉ ra rằng những công cụ này có thể xác định các mẫu ẩn trong dữ liệu địa lý, có thể chỉ ra sự hiện diện của sự sống.

“Chúng tôi có thể kết hợp sức mạnh của hệ sinh thái thống kê với công nghệ học máy để khám phá và dự đoán các mô hình, quy luật tự nhiên trên Trái đất.

Chúng tôi hy vọng các nhóm nghiên cứu sinh học vũ trụ khác sẽ điều chỉnh cách tiếp cận của chúng tôi để lập bản đồ các môi trường và dấu hiệu sinh học có thể ở được khác.

Với những mô hình này, chúng tôi có thể thiết kế các thuật toán và lộ trình phù hợp để hướng dẫn các xe tự hành đến những nơi có khả năng chứa chấp sự sống trong quá khứ hoặc hiện tại cao nhất”, Warren-Rhodes giải thích.

Có một nơi trên Trái đất giống với vùng đồng bằng khô cằn trên sao Hỏa đến kinh ngạc. Đó chính là sa mạc Atacama ở Chile, một trong những nơi khô hạn nhất hành tinh và đã không thấy mưa trong hàng thập kỷ. Ngay cả ở nơi khắc nghiệt này, sự sống vẫn có thể được tìm thấy.

Warren-Rhodes và các đồng nghiệp của cô tập trung vào một khu vực ở ranh giới giữa sa mạc Atacama và cao nguyên Altiplano có tên là Salar de Pajonales. Lưu vực này là một lòng sông cổ xưa và là một trong những môi trường tương tự sao Hỏa nhất của Trái đất.

Ở độ cao 3.541 mét, nó tiếp xúc với tia cực tím rất nhiều, trong khi cũng ít oxy, cực kỳ khô và mặn. Nhưng bằng cách nào đó, sự sống có thể được tìm thấy ở đó, sống trong các thành tạo khoáng chất.

Trên diện tích 2,78 kilômét vuông, các nhà nghiên cứu đã cẩn thận chụp 7.765 bức ảnh và lấy 1.154 mẫu, tìm kiếm các dấu hiệu sinh học cho thấy sự hiện diện của các vi khuẩn quang hợp. Họ cũng sử dụng máy bay không người lái để chụp ảnh trên không, nhằm mô phỏng hình ảnh do vệ tinh quay quanh sao Hỏa thu được và bổ sung thêm bản đồ địa hình 3D.

Tất cả thông tin này sau đó được đưa vào các mạng thần kinh tích chập (CNN) để huấn luyện AI nhận biết các cấu trúc trong lưu vực có nhiều khả năng có sự sống.

Thích hợp hơn cho việc tìm kiếm sự sống trên sao Hỏa, CNN cho phép các nhà nghiên cứu xác định chính xác các dấu hiệu sinh học lên tới 87,5%, so với tối đa 10% cho các tìm kiếm ngẫu nhiên. Điều này làm giảm lượng diện tích mặt đất mà họ cần để che phủ xuống 85 đến 97%.

Nhà khoa học máy tính Freddie Kalaitzis của Đại học Oxford ở Anh cho biết: “Đối với cả hình ảnh chụp từ trên không và dữ liệu ở tỉ lệ từng centimet trên mặt đất, mô hình này đã thể hiện khả năng dự đoán cao về sự hiện diện của các vật liệu địa chất có khả năng chứa các dấu hiệu sinh học”.

"Các kết quả phù hợp tốt với dữ liệu thực tế, với sự phân bố các dấu hiệu sinh học có liên quan chặt chẽ với các đặc điểm thủy văn”, ông nói thêm.

Nhóm nghiên cứu dự định sẽ cố gắng đào tạo công nghệ CNN của họ để nhận biết các dấu hiệu sinh học khác, chẳng hạn như stromatolites, là thảm vi khuẩn hóa thạch có thể hàng tỉ năm tuổi và cộng đồng halophile, sinh vật phát triển mạnh trong môi trường siêu mặn.