Encontrar evidencias de vida en Marte es un objetivo emocionante, pero para lograrlo debemos ser estratégicos en nuestra búsqueda. La exploración de Marte es un desafío complejo y costoso, por lo que es fundamental aprovechar cada oportunidad disponible para no desaprovechar el viaje.
El reto de encontrar vida en Marte es aún mayor considerando la vastedad del terreno a cubrir. La superficie del planeta rojo es casi equivalente a la de la Tierra, con la diferencia clave de que la vida en la Tierra es abundante y diversa, mientras que en Marte aún es desconocida. Es por esto que la historia de la vida en Marte sigue siendo un gran enigma.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático podrían facilitar significativamente la búsqueda de vida en Marte. Un equipo de investigadores liderado por la astrobióloga Kimberley Warren-Rhodes del Instituto SETI ha demostrado que estas herramientas pueden detectar patrones ocultos en datos geográficos que podrían indicar la existencia de signos de vida.
Así lo explicó Warren-Rhodes:
Nuestro marco nos permite combinar el poder de la ecología estadística con el aprendizaje automático para descubrir y predecir los patrones y las reglas mediante los cuales la naturaleza sobrevive y se distribuye en los paisajes más duros de la Tierra.
Esperamos que otros equipos de astrobiología adapten nuestro enfoque para mapear otros entornos habitables y firmas biológicas. Con estos modelos, podemos diseñar hojas de ruta y algoritmos personalizados para guiar a los rovers a lugares con la mayor probabilidad de albergar vida pasada o presente, sin importar cuán ocultos estén.
Existe un lugar en la Tierra que tiene una similitud sorprendente con las desoladas llanuras de Marte. Se trata del desierto de Atacama en Chile, uno de los lugares más áridos del planeta que en ocasiones puede pasar décadas sin lluvia. Sin embargo, incluso en este lugar inhóspito, la vida puede encontrarse en pequeños bolsillos y bajo tierra.
Los científicos liderados por Warren-Rhodes se centraron en una región ubicada en la transición entre el desierto de Atacama y la meseta del Altiplano, conocida como Salar de Pajonales . Esta cuenca, que alguna vez fue un lecho de río antiguo, es uno de los mejores análogos terrestres del entorno marciano. Con una altitud de 3.541 metros, la región está altamente expuesta a los rayos UV y es extremadamente seca, salada y con bajos niveles de oxígeno. A pesar de esto, se ha encontrado vida en formaciones minerales en esta área.
En una zona de 2,78 kilómetros cuadrados, los investigadores recolectaron 7765 imágenes y 1154 muestras con sumo cuidado, buscando pistas biológicas reveladoras que indiquen la presencia de microorganismos fotosintéticos. Descubrieron la presencia de pigmentos de carotenoides y clorofila en la roca, los cuales les otorgaban un color rosa o verde. Estos hallazgos sugieren la existencia de vida en la región, incluso en un ambiente hostil y desafiante como el de Salar de Pajonales.
Además, se utilizaron drones para capturar imágenes aéreas que simulan las imágenes que podrían ser obtenidas por satélites que orbitan Marte. Junto con mapas topográficos en 3D, toda esta información fue ingresada a redes neuronales convolucionales (CNN) para entrenar la inteligencia artificial en la identificación de estructuras en la cuenca que presentan mayores probabilidades de albergar vida.
Es curioso destacar que, a pesar de la uniformidad en la composición mineral del área, las CNN pudieron detectar patrones en la distribución de la vida microbiana en la cuenca.
Los resultados obtenidos demostraron que las cúpulas de yeso mineral blando estaban habitadas en un 40% y el suelo con rayas de cinta de yeso estaba habitado en un 50%. Al analizar detalladamente las secciones habitadas de estas características, los investigadores descubrieron la presencia de microhábitats. Los microorganismos presentes en estas áreas parecían estar fuertemente atraídos por las secciones de alabastro, una forma porosa de yeso de grano fino que retiene el agua.
El equipo de investigación descubrió que los microhábitats de alabastro estaban «habitados casi universalmente» y representaban el factor más fiable para la presencia de biofirmas. Esto sugiere que el contenido de agua es el principal impulsor de la distribución de microhábitats en la región.
En relación a la búsqueda de vida en Marte, las CNN permitieron a los investigadores identificar correctamente biofirmas en un 87,5% de las ocasiones, en comparación con solo un 10% para búsquedas aleatorias. Esto redujo significativamente la cantidad de terreno que necesitaban cubrir, en un rango que varió entre el 85% y el 97%.
El científico informático Freddie Kalaitzis de la Universidad de Oxford en el Reino Unido, señaló :
Tanto para las imágenes aéreas como para los datos terrestres a escala centimétrica, el modelo demostró una alta capacidad predictiva de la presencia de materiales geológicos con gran probabilidad de contener firmas biológicas.
Los resultados se alinearon bien con los datos reales, con la distribución de firmas biológicas fuertemente asociada con las características hidrológicas.
Este enfoque parece tener múltiples beneficios, ya que el trabajo nos ha brindado nuevos conocimientos sobre la vida en ambientes extremos aquí en la Tierra, al mismo tiempo que muestra una gran promesa para identificar la presencia de vida en Marte.
El equipo planea expandir su enfoque para entrenar las CNN en otras firmas biológicas, como los estromatolitos, que son tapetes microbianos fosilizados que pueden tener miles de millones de años, y las comunidades de halófilos, organismos que prosperan en ambientes súper salados. Además, este enfoque también podría ayudar a identificar otras firmas biológicas aquí en nuestro planeta.
La investigación fue publicada en Nature Astronomy .
El cargo Encontrar vida en Marte: ¿Podría la IA ser nuestra mejor oportunidad? Descubre por qué apareció primero en Tecnovedosos.
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