Yapay zeka uzayda yaşam arayışımıza yardımcı olabilir mi?

SETI Enstitüsü

Şayet aranacak yerleri kesin olarak bilseydik, başka gezegenlerdeki yaşamı keşfetmek daha kolay olmaz mıydı? Fakat örnek toplama ya da uzaktan algılama cihazlarına erişim imkanları sınırlı. Nature Astronomy’de yayınlanan ve SETI Enstitüsü Kıdemli Araştırmacısı ve bilim insanı Kim Warren-Rhodes liderliğindeki bir ekibin yaptığı yeni bir araştırma, bizi dünya dışı yaşamı bulmaya bir adım daha yaklaştırdı. Disiplinler arası araştırma, Şili Atacama Çölü ve Altiplano’nun sınırında bulunan Salar de Pajonales’teki tuz kubbeleri, kayalar ve kristallerin içine gizlenmiş zor bulunur yaşam formlarını haritalandırdı.

Warren-Rhodes, görevini Johns Hopkins Uygulamalı Fizik Laboratuvarı’nda sürdüren Michael Phillips ve Oxford Üniversitesi’nden Freddie Kalaitzis ile yaşam formlarının dağılımına ilişkin şablonları ve kuralları fark edebilecek bir makine öğrenimi modeli geliştirmek amacıyla bir araya geldi.

Söz konusu model, üzerinde çalışılmamış verilerdeki benzer dağılımları tahmin edecek ve tanımlayacak biçimde tasarlandı. Bilim insanları, istatistiksel ekolojiyi yapay zeka / makine öğrenimi ile birleştirerek dikkat çekici bir neticeye ulaştı: Rastgele bir tarama sonunda yalnızca yüzde 10’a karşın zamanın yüzde 87,5’inde biyo-imzaları bulma ve saptama becerisi. Bu program, aynı zamanda arama alanını yüzde 97 oranında azalttı.

‘ÖZEL YOL HARİTALARI VE YAZILIMLAR TASARLAYABİLİRİZ’

Rhodes, konuya ilişkin yaptığı değerlendirmede, “Genel çerçevemiz, istatistiksel ekolojinin gücünü, doğanın varlığını sürdürmesini ve dünyadaki en sert ortamlarda dahi kendisini yaymasını sağlayan kalıpları ve kuralları keşfetmek ve bunları öngörmek doğrultusunda makine öğrenimi ile birleştirmemize imkan tanıyor” dedi.

Rhodes, “Diğer astrobiyoloji ekiplerinin, öteki yaşanabilir ortamları ve biyolojik imzaları haritalama yaklaşımımızı kendilerine uyarlamasını umut ediyoruz. Ne kadar gizli ya da nadir olursa olsun, bu modeller sayesinde araştırma araçlarını geçmişte ya da şu anda yaşamı barındırması en yüksek ihtimale sahip olan yerlere yönlendirmek için özel yol haritaları ve yazılımlar tasarlayabiliriz” ifadelerini kullandı.

Nihayetinde, pek çok farklı yaşanabilir ortam ve biyo-imza türünü aramak için kullanılacak benzer algoritmalar ve makine öğrenimi modelleri, görev planlayıcılarını, yaşamı barındırma ihtimali en yüksek olan farklı büyüklükteki alanlara verimli biçimde yönlendirmek için yerleşik halde çalışan gezegen araştırma robotlarında otomatikleştirilebilir.

‘BULGULAR, MİKROBİK YAŞAMIN RASTLANTISAL DAĞILMADIĞINI TEYİT ETTİ’

Rhodes ve SETI Enstitüsü NASA Astrobiyoloji Enstitüsü (NAI) ekibi, Mars’ın benzeri olarak Salar de Pajonales’i kullandı. Pajonales, yüksek rakımlı (3.541 m), yüksek ultraviyole ışığa maruz kalan, aşırı kurak, kuru bir tuz gölü yatağıdır. Burası pek çok yaşam formu açısından yaşanmaz bir yer olarak kabul edilir; buna karşın yine de yaşanabilir.

Ekip, NAI projesinin saha çalışmaları boyunca, 7 bin 765’ten fazla görüntü ve bin 154 örnek topladı ve tuz kubbeleri, kayalar ve kaymaktaşı kristallerinde yaşayan fotosentetik mikropları tespit etmek için üretilen araçları test etti. Bu mikroplar, NASA’nın ‘Yaşam Algılama Merdiveni’ndeki muhtemel bir biyolojik imzayı taşıyan pigmentler yayar.

Pajonales’te kaydedilen dron uçuş görüntüleri, simüle edilmiş yörünge (HiRISE) verilerini yer örneklemesine ve mekansal modelleri oluşturmak amacıyla üç boyutlu topografik haritalamaya bağladı. Araştırmanın ortaya çıkardığı bulgular, istatistiksel olarak Pajonales karasal örnekleme sahasındaki mikrobik yaşamın rastlantısal biçimde dağılmadığını, ancak kilometre ile santimetre ölçeklerindeki su birikintileri ile güçlü bir şekilde bağlantılı olan, parçalar halindeki biyolojik buluşma noktalarında yoğunlaştığını teyit etti.

BENZER OLUŞUMLAR MARS’TA DA OLABİLİR

Ekip, desenli zemin ya da çokgen ağlar gibi bazıları Mars’ta da mevcut olan Pajonales’teki makro ölçekli jeolojik özellikleri ve biyo-imzalar barındırması muhtemel mikro ölçekli substratları (yani ‘mikro habitatları’) tanıyacak ve tahmin edecek ‘evrişimli sinir ağlarını’ (kısaca CNN’leri) eğitti.

Tıpkı Mars’taki Perseverance ekibi gibi, araştırmacılar da bir İHA / dronun yer tabanlı gezginler, matkaplar ve aletlerle nasıl etkili bir şekilde entegre edileceğini test etti (örneğin, MastCam-Z’ye VISIR aracının ve Mars 2020 Perseverance gezginindeki süper-kameranın üzerindeki Raman aracının montajı).

Ekibin Pajonales’teki yeni araştırma hedefi, benzer kuralların ve modellerin öteki benzer ama kısmen farklı doğal sistemlerde de geçerli olup olmadığını öğrenmek için, aynı makine öğrenme programlarıyla CNN’lerin, eski stromatolit fosillerinin ve halit mikrobiyomlarının yerini ve dağılımını tahmin etme yeteneğini testten geçirmek.

Ardından, sıcak su kaynakları, donmuş topraklar ve Kuru Vadiler’deki kayalar gibi tam anlamıyla yeni ekosistemler keşfedilecek ve haritalanacak. Elimizde daha fazla kanıt biriktikçe, yaşamın aşırı ortamlarda varlığını korumak için kullandığı araçların benzeşmesiyle bağlantılı hipotezler birçok kez test edilecek ve dünyanın kilit önem taşıyan ekosistemleri ve biyomları bağlamında biyo-imza olasılık planları kayıt altına alınacak.

‘BİYOLOJİK İMZA ARAYIŞLARININ ÖNÜNÜ AÇTI’

SETI Enstitüsü NAI ekibinden program geliştirme sorumlusu Nathalie A. Cabrol, “Yüksek düzeyde biyo-imza tespit edilmesi bu araştırmanın merkezi bir neticesi olsa da veri kümelerini yörüngeden yere çok farklı çözünürlükte başarıyla birleştirmesi ve bölgesel yörünge verilerini mikrobiyal habitatlarla ilişkilendirmesi de bir o kadar önemli” dedi.

Cabrol, “Bununla ekibimiz, yaşanabilirliği karakterize etmek için gereken ölçeklerden ve kararlardan, uzayda hayat bulmamıza yardım edebilecek ölçeklere geçişi sağlayan bir yol gösterdi. Bu stratejide, dronları kullanmak ve yanı sıra küçük alanlarda (haftalara varan) uzun süreler boyunca yerinde haritalamaya ihtiyaç duyan mikrobiyal ekoloji saha araştırmalarının gerçekleştirilmesi de gerekliydi; bu, yaşam sığınaklarına uygun yerel çevresel kalıpları karakterize etmek için hayati öneme sahip bir strateji” ifadelerini kullandı.

SETI Enstitüsü’ne bağlı NAI ekibince sürdürülen bu araştırma, makine öğreniminin, evrendeki biyolojik imza arayışlarında bilim insanlarına yardım etmesinin önünü açtı. “Yörüngeden Yere Karasal Örneklerdeki Biyo-imza Kalıplarını Çözmek ve Öngörmek için Çerçeve” adlı makale NASA’nın finanse ettiği NAI projesinin beş yıllık çalışmasının zirvesini oluştururken, 17 kurumdan 50’den fazla ekip üyesiyle işbirliğine dayalı bir astrobiyolojik araştırma çabasını temsil ediyor. Johns Hopkins Uygulamalı Fizik Laboratuvarı ve Oxford Üniversitesi’ne ek olarak, Şili’nin Antofagasta kentinde bulunan Universidad Católica del Norte bu araştırmayı destekliyor.


Yazının orijinali SciTechDaily sitesinden alınmıştır. (Çeviren: Tarkan Tufan)

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir