Ein zusammengesetztes Bild zeigt ein Infrarotbild des Satelliten Saturn Titan vom Cassini-Gerät. Einige Hinweise deuten auf eine hohe Bewohnbarkeitsrate hin. Basierend auf Faktoren wie Energieverfügbarkeit und verschiedenen Oberflächen- und Atmosphäreigenschaften.
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz wird dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit des Lebens auf anderen Planeten vorherzusagen. So sagen Forscher der University of Plymouth. Sie verwendeten künstliche neuronale Netze, um Welten in 5 Typen zu unterteilen und die Möglichkeit des Lebens zu bewerten.
Künstliche neuronale Netze sind Systeme, die versuchen, den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Es ist eines der wichtigsten Werkzeuge des maschinellen Lernens und eine besonders gute Methode, um komplexe Modelle zu erstellen und große Datenmengen zu verarbeiten.
Die Forscher konnten ihr Netzwerk trainieren, um Welten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten mit der modernen Erde, der frühen Erde, dem Mars, der Venus oder dem Saturn-Satelliten Titan in fünf Typen zu klassifizieren. Alle diese Objekte sind felsige Körper mit Atmosphären, die möglicherweise am besten zum Leben geeignet sind.
Spektren der Atmosphäre des Testplaneten. Der Ausgangspegel berücksichtigt eine "Lebenswahrscheinlichkeit", die auf der Messung der Ähnlichkeit der eingehenden Daten mit den fünf Zielen unseres Systems basiert.
Atmosphärische Beobachtungen, die als 5-Körperspektren unseres Systems bekannt sind, zeigen die Eingabe in das Netzwerk. Es ist jetzt bekannt, dass sich das Leben ausschließlich auf der Erde befindet. Daher wird bei der Klassifizierung die Metrik der „Lebenswahrscheinlichkeit“ verwendet, die auf den atmosphärischen und orbitalen Eigenschaften der 5 Zieltypen basiert.
Dieser Typ kann nützlich sein, um Exoplaneten zu kategorisieren und zukünftige Forschungsziele auszuwählen, die vom James Webb-Weltraumteleskop verwendet werden.
