ناسا تطور الذكاء الاصطناعي لتسريع تحليل عينات المريص للبعثات القادمة

مركز جودارد لرحلات الفضاء، وهو منشأة تابعة لـ NASA في غرينبيلت بولاية ماريلاند، طور خوارزمية ذكاء اصطناعي (AI) ستسرع عملية تحليل عينات المريص وتحسن الوقت الذي تقضيه الروبوتات الجوالة على المريص.

سيتم اختبار الخوارزمية الجديدة أولاً باستخدام بيانات من جهاز MOMA (محلل الجزيئات العضوية المريخية) على متن مهمة ExoMars Rosalind Franklin، المخطط لإطلاقها في وقت لا يقل عن عام 2028. تنوي الروبوت معرفة ما إذا كانت هناك حياة على المريص في أي وقت مضى، وستسهل هذه الخوارزمية تحديد البيانات التي يجب التركيز عليها خلال هذا التحقيق.

ناسا تستخدم التعلم الآلي لتسهيل تحليل عينات المريص

شرح عالم مطيافية الكتلة في NASA Goddard، شيانغ "شون" لي، أن تصميم الخوارزمية الجديدة يجعلها قادرة على المرور بسرعة عبر جميع المعلومات التي تجمعها الجوال واختيار أي نتائج بارزة أو مهمة لدراسة العلماء. بهذه الطريقة، سيتمكن الباحثون من القيام بالمزيد في فترة زمنية أقصر فيما يتعلق باستخدام Mars Rover بكفاءة من حيث الوقت.

يعمل النظام عن طريق تحليل المعلومات التي يجمعها MOMA والتي سيتم إرجاعها إلى الأرض لدراسات إضافية. بناءً على هذه النتائج، قد يقرر العلماء ما هي الخطوات الإضافية التي يجب اتخاذها مثل فحص أكثر تقدماً لعينة معينة أو مجموعة أخرى. على سبيل المثال، إذا احتوت العينة على مركبات عضوية معقدة كبيرة مختلطة مع معادن محددة، فقد تكون هناك حاجة إلى تحليلات إضافية.

ميزة واحدة تميز Rosalind Franklin هي قدرتها على الحفر بعمق يصل إلى 6.6 قدم (2 م) تحت سطح المريص، وهو أعمق بكثير من الأجهزة السابقة التي تصل فقط إلى حوالي 2.8 بوصة (7 سم). سيكشف هذا القدرة المتزايدة على الحفر عن مواد عضوية محفوظة بشكل أفضل محمية من الأشعة الكونية والإشعاع على مستوى السطح، مما يمنح فرصاً أعلى للكشف عن المواد العضوية القديمة بالإضافة إلى علامات الحياة الماضية.

شددت فيكتوريا دا بويان، عالمة بيانات في NASA Goddard التي شاركت في تطوير الخوارزمية، على أهمية جعل تحليل البيانات أكثر كفاءة. من خلال تعليم الآلة بأمثلة عن المواد التي يمكن أن تكون موجودة على المريص، يمكن للبرنامج الآن توقع تكوين العينات المختبرة، مما يمكّن العلماء من الاستجابة بسرعة وتخطيط أفضل مسبقاً.