Bet kaip dažnai pastaruoju metu būna panašiose situacijose, ateiti į pagalbą gali mašininio mokymo algoritmai. Naujojo tyrimo autoriai paėmė „marsiškiausios“ Žemės vietos – Atakamos dykumos Čilėje – nuotraukas, darytas dronu, ir labai atidžiai jose sužymėjo regionus, kur žinoma esant gyvų organizmų.
Tie organizmai – įvairūs mikrobai, gyvenantys druskų telkiniuose, uolose ir kristaluose.
Šiais duomenimis jie apmokė mašininio mokymo algoritmą ir išbandė jį su kitomis Atakamos nuotraukomis. Algoritmas nurodė, kuriose vietose labiausiai tikėtina rasti gyvybę. Jose tikri biopėdsakai aptinkti 60–90 proc. atvejų, tuo tarpu ieškant atsitiktinai – vos 10proc.
Pasitelkus šį algoritmą, biopėdsakams aptikti reikalingas paieškų laukas sumažėjo 7–30 kartų. Tokia sistema gali ypatingai paspartinti vis gausėjančių Marso ir kitų planetų paviršiaus duomenų analizę, ieškant tiek gyvybės, tiek kitų išskirtinių regionų. Be to, ji padės atsirinkti, iš kurių Marso vietų geriausia imti mėginius pargabenimui į Žemę.
Tyrimo rezultatai publikuojami „Nature Astronomy“.
