Keren, Machine Learning Bisa Bantu Berburu Kehidupan di Mars

JAKARTA, iNews.id - Alat machine-learning yang baru dikembangkan dapat membantu para ilmuwan mencari tanda-tanda kehidupan di Mars dan dunia asing lainnya. Begini penjelasannya.

Dengan kemampuan mengumpulkan sampel dari planet lain yang terbatas, para ilmuwan saat ini harus mengandalkan metode penginderaan jauh guna berburu tanda-tanda kehidupan alien. Artinya, metode apa pun yang dapat membantu mengarahkan atau menyempurnakan pencarian ini akan sangat berguna.

Kata Bill Gates soal Kecerdasan Buatan: Bisa Ubah Banyak Hal

Tim ilmuwan multidisiplin yang dipimpin oleh Kim Warren-Rhodes dari SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) Institute di California memetakan bentuk kehidupan yang tinggal di kubah garam, bebatuan, dan kristal di Salar de Pajonales, dataran garam di perbatasan Gurun Atacama Chili dan Altiplano, atau dataran tinggi.

Warren-Rhodes kemudian bekerja sama dengan Michael Phillips dari Laboratorium Fisika Terapan Universitas Johns Hopkins dan peneliti Universitas Oxford Freddie Kalaitzis melatih model machine-learning untuk mengenali pola dan aturan yang terkait dengan distribusi kehidupan di seluruh wilayah yang keras.

Infografis: Cara Pakai ChatGPT, Chatbot Berbasis Teknologi Kecerdasan Buatan

Pelatihan semacam itu mengajarkan model menemukan pola dan aturan yang sama untuk berbagai bentang alam, termasuk yang mungkin terletak di planet lain. Tim menemukan sistem mereka, dengan menggabungkan ekologi statistik dengan AI, dapat menemukan dan mendeteksi biosignatures hingga 87,5 persen dari waktu.

Ini dibandingkan dengan tidak lebih dari tingkat keberhasilan 10 persen yang dicapai dengan pencarian acak. Selain itu, program ini dapat mengurangi area yang dibutuhkan untuk pencarian sebanyak 97 persen, sehingga membantu para ilmuwan secara signifikan mempertajam perburuan mereka untuk jejak kimia kehidupan yang potensial, atau biosignatures.

Cara Pakai ChatGPT, Chatbot Berbasis Teknologi Kecerdasan Buatan

"Kerangka kerja kami memungkinkan kami untuk menggabungkan kekuatan ekologi statistik dengan machine-learning paling keras di Bumi," kata Warren-Rhodes dalam sebuah pernyataan sebagaimana dikutip dari Space.com.

Alat machine learning seperti itu, kata para peneliti, dapat diterapkan pada misi planet robotik seperti penjelajah Ketekunan NASA, yang saat ini memburu jejak kehidupan di lantai Kawah Jezero Mars.

"Dengan model-model ini, kami dapat merancang roadmap dan algoritme yang dibuat khusus untuk memandu penjelajah ke tempat-tempat dengan kemungkinan tertinggi untuk menyimpan kehidupan masa lalu atau masa kini, tidak peduli seberapa tersembunyi atau langka," ujar Warren-Rhodes.

Editor: Dini Listiyani