Gửi bình luận
Trang Popsci đưa tin một nhóm nhà khoa học thuộc Viện Nghiên cứu SETI phát triển mô hình máy học dùng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tăng tốc công tác tìm kiếm sự sống trên sao Hỏa.
Sao Hỏa với diện tích bề mặt hơn 373 triệu cây số vuông có rất nhiều nơi ẩn chứa dấu vết sự sống. Nhưng diện tích quá rộng lớn khiến công tác tìm kiếm gặp nhiều khó khăn.
Để giải quyết vấn đề, SETI nhờ đến AI cùng máy học tính toán những địa điểm có khả năng nhất. Mô hình máy học dùng AI do nhóm nhà khoa học của viện phát triển cho thấy tiềm năng giúp tăng tốc công tác tìm kiếm.
Nhóm do nhà khoa học Kim Warren-Rhodes đứng đầu thu nhập hơn 7.765 hình ảnh cùng 1.154 mẫu đá, tinh thể và vòm muối tại Salar de Pajonales - khu vực nằm ở biên giới sa mạc Atacama và cao nguyên Altiplano của Chile với nhiều điểm tương đồng với điều kiện sao Hỏa như khí hậu khô cằn, có lòng hồ muối khô, lượng tia cực tím cao, vi khuẩn quang hợp thưa thớt.
Thông tin thu thập được cộng thêm nhiều nguồn dữ liệu khác nữa là đầu vào huấn luyện cho mô hình máy học dùng AI hiểu và phát hiện địa điểm có ít dấu vết sinh học.
Sau khi trải qua huấn luyện và thử phát hiện dấu vết sinh học tại khu vực mới, mô hình đạt độ chính xác 88%, giảm 97% số địa điểm không cần tìm kiếm.
Nhà khoa học Nathalie A. Cabrol - thành viên nhóm SETI cho biết ngoài kết quả khả quan về khả năng sàng lọc địa điểm có khả năng ẩn chứa dấu vết sự sống, mô hình máy học dùng AI nêu trên còn có ý nghĩa quan trọng vì thành công tích hợp được nhiều nguồn dữ liệu chất lượng khác nhau, liên kết dữ liệu với môi trường sống của vi sinh vật.
Nhóm hy vọng thời gian tới họ cùng nhiều nhóm chuyên gia sinh vật học vũ trụ khác có thể tiếp tục xây dựng nhiều nguồn dữ liệu hơn nữa hỗ trợ cho công tác tìm kiếm sự sống ngoài hành tinh, tích hợp công nghệ này lên thiết bị thám hiểm tự hành.
