Вже майже 60 років роботизовані місії досліджують поверхню Марса в пошуках потенційних свідчень життя. У найближчі 15 років до цих пошуків приєднаються нові роботизовані місії, перший зразок, що повернувся з Марса (люб’язно наданий ровером NASA Perseverance), прибуде сюди, на Землю, і туди будуть відправлені місії з екіпажем. Як і їхні попередники, ці місії спиратимуться на мас-спектрометрію для аналізу зразків марсіанських пісків у пошуках потенційних ознак минулого життя.

З огляду на те, скільки даних ми можемо очікувати від цих місій, NASA шукає нові методи аналізу геологічних зразків. З цією метою NASA уклало партнерську угоду з глобальною краудсорсинговою платформою HeroX та компанією DrivenData, що займається наукою про дані, для запуску завдання Mars Spectrometry: Detect Evidence for Past Life. З призовим фондом у $30 тис. у цьому завданні шукаються інноваційні методи, що базуються на машинному навчанні, для автоматичного аналізу марсіанських геологічних зразків на наявність потенційних ознак минулого життя.

Попри 60 років узгоджених зусиль кількох космічних агенцій, пошуки життя на Марсі не дали переконливих результатів. Проте, сучасні дослідження показали, що мільярди років тому Марс був набагато теплішим і вологішим місцем. Це відкриття є одним із найглибших проривів у планетарній науці і призвело до відновлення зусиль з пошуку доказів минулого (і, можливо, справжнього) життя на Марсі.

Приблизно 4,1-3,5 млрд років тому Марс мав щільнішу атмосферу, а умови на поверхні були досить теплими, щоб його поверхнею текла рідка вода. Докази цього збереглися і сьогодні у вигляді особливостей, які утворюються у присутності проточної води. Знаючи, як довго зберігалися ці умови, вчені сподіваються визначити, як довго могло існувати життя.

На жаль, проведення хімічного аналізу зразків ґрунту та гірських порід вимагає багато часу. Крім того, аналізи можуть страждати від помилкових спрацьовувань, якщо вони залежать від людської інтерпретації. Використовуючи методи машинного навчання, коли аналітичні моделі створюються з великих наборів даних, вчені сподіваються автоматизувати процес хімічного аналізу, зробивши його ефективнішим і менш трудомістким.

Для вирішення цього завдання NASA шукає інноваційні методи автоматичного аналізу даних, отриманих за допомогою приладу Sample Analysis at Mars (SAM) на борту ровера Curiosity. Ці дані надані Центром космічних польотів Годдарда NASA (GSFC) та Космічним центром Джонсона (JSC), а також науковою групою SAM.

Відповідно до завдання, найкращі методи повинні бути в змозі виявляти певні сімейства хімічних сполук, які становлять інтерес для астробіологів. До них відносяться азот, фосфор, сірка, кисень та вуглець, хімічні будівельні блоки життя, а також летючі речовини, такі як вода, аміак та метан, які пов’язані з біологічними процесами.

Перед учасниками ставиться завдання розробити методи машинного навчання, які допоможуть вченим в аналізі та інтерпретації даних, зібраних у ході місій та лабораторних інструментів. Також є надія, що ці досягнення допоможуть вченим проводити майбутні місії з більшою швидкістю та ефективністю. Конкурс стартував 18 лютого та буде відкритий для подання заявок до 18 квітня 2022 року. Переможці отримають $15 тис. (перше місце), $7 500 (друге місце), $5 тис. (третє місце) та бонусний приз у розмірі $2 500.

Источник: root-nation.com