{"id":107,"date":"2023-07-25T17:22:18","date_gmt":"2023-07-25T20:22:18","guid":{"rendered":"https:\/\/web2.ingenieria.uner.edu.ar\/?p=107"},"modified":"2023-11-08T10:43:44","modified_gmt":"2023-11-08T13:43:44","slug":"astrobiologos-entrenan-una-inteligencia-artificial-para-encontrar-vida-en-marte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ingenieria.uner.edu.ar\/nucleos\/informatica_aplicada\/index.php\/2023\/07\/25\/astrobiologos-entrenan-una-inteligencia-artificial-para-encontrar-vida-en-marte\/","title":{"rendered":"Astrobi\u00f3logos entrenan una Inteligencia Artificial para encontrar vida en Marte"},"content":{"rendered":"\n<p>Un modelo de inteligencia a artificial probado en el desierto de Atacama en Chile podr\u00eda alg\u00fan d\u00eda detectar signos de vida en otros planetas.<br><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-023-00683-0?utm_source=Nature+Briefing&amp;utm_campaign=d6a958a9c8-briefing-dy-20230307&amp;utm_medium=email&amp;utm_term=0_c9dfd39373-d6a958a9c8-46875566#author-0\">Amanda Heidt<\/a><br><br>La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje maquinal podr\u00edan revolucionar la b\u00fasqueda de vida en otros planetas. Pero antes de que estas herramientas puedan abordar lugares distantes como Marte, deben probarse aqu\u00ed en la Tierra.<\/p>\n\n\n\n<p>Un equipo de investigadores ha entrenado con \u00e9xito una IA para mapear firmas biol\u00f3gicas, cualquier caracter\u00edstica que brinde evidencia de vida pasada o presente, en un \u00e1rea de tres kil\u00f3metros cuadrados del desierto de Atacama en Chile. La IA redujo sustancialmente el \u00e1rea que el equipo necesitaba para buscar y aument\u00f3 la probabilidad de encontrar organismos vivos en uno de los lugares m\u00e1s secos del planeta. Los resultados se informaron el 6 de marzo en Nature Astronomy&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-023-00683-0?utm_source=Nature+Briefing&amp;utm_campaign=d6a958a9c8-briefing-dy-20230307&amp;utm_medium=email&amp;utm_term=0_c9dfd39373-d6a958a9c8-46875566#ref-CR1\">1<\/a>&nbsp;.<\/p>\n\n\n\n<p>Kimberley Warren-Rhodes, cient\u00edfica investigadora principal del Instituto SETI en Mountain View, California, y autora principal del art\u00edculo, ha estado persiguiendo firmas biol\u00f3gicas desde principios de la d\u00e9cada de 2000, cuando se dio cuenta de las pocas herramientas que exist\u00edan para estudiar la biolog\u00eda de otros planetas. Quer\u00eda combinar su experiencia en ecolog\u00eda estad\u00edstica con tecnolog\u00edas emergentes como la IA para ayudar a los cient\u00edficos de la misi\u00f3n, \u201cque est\u00e1n bajo mucha presi\u00f3n para encontrar firmas biol\u00f3gicas\u201d, pero muy limitados en la forma en que lo hacen. Los Rover que se controlan de forma remota desde la Tierra, por ejemplo, pueden viajar solo distancias limitadas y recolectar relativamente pocos espec\u00edmenes, lo que otorga una gran importancia a los lugares de muestreo que tienen m\u00e1s probabilidades de producir vida. Los cient\u00edficos de la misi\u00f3n basan estas predicciones en parte en los an\u00e1logos de Marte en la Tierra.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Buscando vida<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>A partir de 2016, el grupo de Warren-Rhodes viaj\u00f3 a la meseta alta y seca del desierto de Atacama, un an\u00e1logo propuesto de Marte a una altura de alrededor de 3.500 metros en los Andes chilenos, para buscar organismos fotosint\u00e9ticos que habitan en las rocas llamados endolitos. Para caracterizar completamente el entorno, los investigadores recolectaron todo, desde im\u00e1genes de drones hasta an\u00e1lisis geoqu\u00edmicos y secuencias de ADN. Juntos, este conjunto de datos imita los tipos de informaci\u00f3n que los investigadores recopilan en Marte con sat\u00e9litesorbitales, drones y Rovers.<\/p>\n\n\n\n<p>El equipo de Warren-Rhodes introdujo sus datos en una red neuronal convolucional (CNN) basada en IA y un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que, a su vez, predijo d\u00f3nde era m\u00e1s probable encontrar vida en Atacama.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/web2.ingenieria.uner.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/Marte2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-137\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Vista a\u00e9rea y vista terrestre desde un Rover de un mapa de probabilidad de firma biol\u00f3gica de la misma \u00e1rea. Cr\u00e9dito: M. Phillips, KA Warren-Rhodes y F. Kalaitzis<\/p>\n\n\n\n<p>Al orientar su colecci\u00f3n de muestras sobre la base de los comentarios de la IA, los investigadores pudieron reducir su \u00e1rea de b\u00fasqueda hasta en un 97 % y aumentar su probabilidad de encontrar vida hasta en un 88 %.&nbsp;<em>\u201cAl final, podr\u00edas dejarnos caer y, en lugar de deambular durante mucho tiempo, nos tomar\u00eda un minuto encontrar vida<\/em>\u201d, dice Warren-Rhodes. Espec\u00edficamente, el equipo descubri\u00f3 que los endolitos en Atacama se encontraban con mayor frecuencia en un mineral llamado alabastro, que es poroso y retiene agua, y tend\u00eda a agregarse en \u00e1reas de transici\u00f3n entre varios microh\u00e1bitats, como donde la arena y los cristales de alabastro se unen entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n<p><em>\u201cEstoy muy impresionada y feliz de ver este conjunto de trabajos\u201d,<\/em>&nbsp;dice Kennda Lynch, astrobi\u00f3loga del Lunar and Planetary Institute en Houston, Texas, que estudia firmas biol\u00f3gicas.&nbsp;<em>&#8220;Es realmente genial que puedan mostrar cierto \u00e9xito con una IA para ayudar a predecir d\u00f3nde ir y buscar\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Graham Lau, astrobi\u00f3logo del Instituto de Ciencias del Espacio Blue Marble con sede en Boulder, Colorado, trabaj\u00f3 en otro an\u00e1logo de Marte en el \u00c1rtico canadiense como estudiante graduado, para estudiar c\u00f3mo la biolog\u00eda influye en la formaci\u00f3n de minerales raros que pueden servir como firmas biol\u00f3gicas en otros planetas. \u201c<em>Desde que le\u00ed por primera vez Dune de Frank Herbert cuando era ni\u00f1o, me llam\u00f3 la atenci\u00f3n esta idea de aplicar la ecolog\u00eda a los planetas<\/em>\u201d, comenta. Pero hasta la \u00faltima d\u00e9cada m\u00e1s o menos, las herramientas y los datos no estaban disponibles para abordar tales preguntas con rigor cient\u00edfico. \u201c<em>El lugar donde tenemos posibilidades de datos casi ilimitadas es a trav\u00e9s de estas observaciones orbitales e im\u00e1genes de drones\u201d<\/em>, sostiene, \u201c<em>y veo este documento como una de las muchas piezas en el camino para hacer estos an\u00e1lisis m\u00e1s grandes\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Enga\u00f1osamente simple<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El nuevo m\u00e9todo deber\u00e1 verificarse en m\u00faltiples ecosistemas, dicen Lau y Lynch, incluidos aquellos con una geolog\u00eda m\u00e1s compleja y una mayor biodiversidad. El Atacama, se\u00f1ala Lau, es relativamente simple en t\u00e9rminos de los h\u00e1bitats y los tipos de vida que probablemente se encuentren all\u00ed. Y en Marte, el alto nivel de radiaci\u00f3n ultravioleta que golpea la superficie del planeta significa que los cient\u00edficos podr\u00edan necesitar detectar pistas que insin\u00faen vida bajo tierra.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/web2.ingenieria.uner.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/Marte3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-139\" style=\"width:740px;height:315px\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>El Rover Perseverance de la NASA recolect\u00f3 su primera muestra de roca de un \u00e1rea en el cr\u00e1ter Jezero de Marte. Cr\u00e9dito: NASA\/JPL-Caltech\/ASU\/MSSS<\/p>\n\n\n\n<p>En \u00faltima instancia, Warren-Rhodes dice que le gustar\u00eda ver una base de datos completa de diferentes an\u00e1logos de Marte que podr\u00eda brindar informaci\u00f3n valiosa a los cient\u00edficos de la misi\u00f3n que planean su pr\u00f3xima ejecuci\u00f3n de muestreo. El avance de su equipo agrega, puede parecer \u201cenga\u00f1osamente simple\u201d para cualquiera que haya crecido viendo a los exploradores de Star Trek explorar mundos alien\u00edgenas con un tricorder. Pero representa un avance importante en la investigaci\u00f3n extraterrestre, en la que la biolog\u00eda a menudo se ha quedado atr\u00e1s de la qu\u00edmica y la geolog\u00eda. Imagine, por ejemplo, auriculares de realidad virtual que alimenten a los cient\u00edficos de la misi\u00f3n con datos en tiempo real mientras escanean una superficie, usando los &#8216;ojos&#8217; de un Rover para dirigir sus actividades.&nbsp;<em>\u201cEs emocionante que nuestro equipo d\u00e9 uno de estos primeros pasos hacia la detecci\u00f3n confiable de firmas biol\u00f3gicas utilizando IA<\/em>\u201d, dice. \u201c<em>Es realmente un momento trascendental\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>doi:&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-023-00683-0\">https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-023-00683-0<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Referencia<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Warren-Rhodes, K. et al. Nature Astron.&nbsp;<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41550-022-01882-x\">https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41550-022-01882-x(2023)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un modelo de inteligencia a artificial probado en el desierto de Atacama en Chile podr\u00eda alg\u00fan d\u00eda detectar signos de vida en otros planetas.Amanda Heidt La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje maquinal podr\u00edan revolucionar la b\u00fasqueda de vida en otros planetas. 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