Когда в будущем на Марс в рамках европейской миссии ExoMars отправится ровер Rosalind Franklin, на борту будет находиться искусственный интеллект. Ученые надеются, что алгоритм машинного обучения поможет им анализировать собранные образцы и обнаружить в них органические молекулы.
Новая технология поиска жизни
Ученые обращаются к машинному обучению, чтобы помочь с анализом образцов из других планет. Новая технология будет впервые применена к данным, собранным анализатором органических молекул Марса (MOMA), самым современным инструментом, помещающим «лабораторию, полную химического оборудования, в упаковку размером с тостер».
MOMA будет отправлен на Красную планету на борту марсохода Rosalind Franklin в рамках предстоящей миссии ExoMars, возглавляемой Европейским космическим агентством (ЕКА). Марсоход, запуск которого запланирован не ранее 2028 года, возьмет образцы поверхности Марса, чтобы определить, существовала ли там когда-нибудь жизнь.
Поиск органических молекул
Марсоход сможет углубиться в поверхность Марса на впечатляющие 6,6 фута (2 м); предыдущие марсоходы достигали всего около 2,8 дюймов (7 см) под поверхностью. MOMA имеет потенциал для обнаружения сохранившейся древней органики, что станет важным шагом в поисках прошлой жизни.
Для этого MOMA будет искать органические соединения, содержащие один или более атомов углерода, ковалентно связанных с атомами других элементов, чаще всего водорода, кислорода или азота, которые могут быть найдены в образцах и происходить из живой материи.
Для поиска этих молекул MOMA имеет самый современный масс-спектрометр, когда-либо отправляемый за пределы нашей планеты. Масс-спектрометр является обычным явлением в лабораториях на Земле, предлагая ученым фундаментальный способ идентификации молекул на основе молекулярного веса. Хотя существуют более сложные и точные методы, используемые учеными для определения структуры молекул, масс-спектрометр MOMA идеально подходит для сортировки образцов сложных смесей.
Как работает прибор MOMA
Как и его предшественник, SAM, отправленный на марсоходе Curiosity, MOMA может подготовить образцы, собранные марсоходом, улетучивая материалы в высокотемпературной печи, прежде чем отправить летучие молекулы через газовый хроматограф, отделяющий и анализирующий химические компоненты смеси. Разделение происходит благодаря взаимодействию образцов с двумя фазами в колонке хроматографа: подвижной газообразной и неподвижной жесткой или жидкой.
Во время прохождения через прибор в газовой фазе, в зависимости от их структуры, элементов и общего химического состава, различные молекулы в смеси образца будут по-разному взаимодействовать со стационарной фазой колонки: некоторые будут задерживаться, образуя временные, слабые связи, в то время как другие будут просто пролетать сквозь нее. Это заставляет их двигаться через колонку с разной скоростью, таким образом разделяя смесь, а затем идентифицируя отдельные компоненты на основе их массы и того, как они ионизируются.
Интересно в MOMA то, что он содержит дополнительный режим работы, известный как «лазерная десорбционная масс-спектрометрия». Здесь импульсный ультрафиолетовый свет используется для высвобождения и ионизации органических молекул с поверхности образца.
Машинное обучение и молекулярные анализаторы
Хотя приборы сами по себе впечатляют, ученые сейчас обучают модели машинного обучения, которые помогут им сортировать данные, которые MOMA будет отправлять домой. Для этого используются лабораторные данные, собранные в течение более десяти лет.
Ученые тренируют алгоритм машинного обучения, предоставляя ему примеры образцов, которые MOMA может найти на Марсе, определяя, что это за образцы, чтобы алгоритм мог самостоятельно идентифицировать их в реальных образцах, освобождая время команды.
«Долгосрочная цель — это полностью автономная миссия, — сказал Да Поян, ученый, возглавляющий разработку алгоритма машинного обучения. «Пока алгоритм машинного обучения MOMA — это инструмент, который поможет ученым на Земле легче изучать эти важные данные».
По материалам www.space.com
