La mejora del conocimiento sobre las condiciones para la aparición de la vida hace unos 3.800 millones de años y el reconocimiento de la notable resistencia de los microorganismos extremófilos han generado un nuevo interés por la investigación (Investigación científica se refiere en primer lugar a todas las acciones emprendidas con vistas a…) de vida en el sistema solar (El sistema solar es un sistema planetario compuesto por una estrella, la…). Un equipo de investigación internacional, que incluye unidades de investigación francesas y británicas, ha demostrado que las huellas fósiles dejadas en las rocas por consorcios microbianos pueden ser reconocidas en imágenes por inteligencia artificial (Inteligencia Artificial o Computación Cognitiva es la «búsqueda de medios…») (AI) entrenado. Esto abre nuevas perspectivas para la búsqueda de firmas biogeomorfológicas de vida en las rocas de Marte. Los resultados de este estudio acaban de publicarse en la revista Astrobiology.
Ejemplo de visualización de áreas de interés de la red neuronal (métodos Grad-CAM++ y Score-CAM); la imagen RGB real se muestra a la derecha. Los mapas de colores muestran la importancia de las diferentes áreas en la predicción final de una determinada clase (En tecnología de la información (TI), un dato es una descripción elemental, muchas veces…) (rojo: áreas con las más importantes); las imágenes grises muestran los patrones de píxeles de grano fino que participan en la predicción (características de imagen importantes para la discriminación de clases bióticas y abióticas).
Los microorganismos se desarrollan íntimamente dentro de los sedimentos y las rocas: allí se refugian y extraen nutrientes y agua útiles para su desarrollo. Se sabe que dejan muchos tipos de firmas detectables en la precipitación y transformación de minerales, meteorización, erosión y características de depósito, desde escalas micro hasta regionales.
Si los microorganismos alguna vez evolucionaron en Marte en hábitats como un océano primitivo, cráteres y lagos, acuíferos volcánicos, aguas termales o fondos marinos hidrotermales durante el período Noachian (estructuras sedimentarias inducidas por microbios) son importantes entre los candidatos más prometedores. Provienen de la interacción entre los tapetes microbianos (biopelículas) constituidos por consorcios de microbios, sus sustancias poliméricas extracelulares (EPS) y la dinámica (La palabra dinámica se usa a menudo para designar o calificar lo relacionado con el movimiento. Es…) sedimentaria en hábitats intermareales de ambientes fluviales, marinos, lacustres e hipersalinos.
Las biopelículas incluyen bacterias, arqueas, protozoos, algas y hongos. Están muy extendidos en la Tierra en varios entornos en la interfaz tierra-agua. Se forman rápidamente (de unos pocos días a unas pocas semanas) y, en las condiciones de sedimentación adecuadas, pueden permanecer fosilizados durante miles de millones de años en el registro de rocas.
Las misiones de la NASA están generando actualmente grandes conjuntos de imágenes a microescala (mm a m) de la superficie marciana. Los descriptores visuales geomorfológicos en las imágenes del rover de Marte ofrecen un gran potencial para encontrar firmas biológicas en las rocas. Más allá de la experiencia visual de las imágenes, su interpretación requiere un conocimiento experto sólido sobre la formación de MISS y métodos adecuados para la clasificación y detección de estructuras visuales correspondientes a firmas similares a MISS como se conocen en la Tierra. Cuando los datos en una imagen exhiben estructuras de adyacencia que pueden ser captadas por el cerebro humano, se pueden usar redes neuronales artificiales que enfatizan las relaciones locales entre las áreas de interés. Los análisis de redes neuronales ahora se reconocen como extremadamente eficientes para el reconocimiento y clasificación de objetos en imágenes, incluso de baja definición (Una definición es un discurso que dice qué es una cosa o qué significa un nombre. De ahí el…).
En este estudio se utilizó con éxito una red neuronal artificial para la identificación de MISS fosilizados que datan del Pérmico (El Pérmico es un sistema geológico que se extiende desde 299,0 ± 0,8 hasta 251,0…) (250 Ma) (Corenblit et al., en prensa). El objetivo del estudio fue comprender mejor la formación y la variabilidad de MISS a través de gradientes ambientales y biológicos y desarrollar y probar un método de clasificación automática (la automatización es parte de las ciencias de la ingeniería. Esta disciplina se ocupa de la imagen basada en la red neuronal convolucional (CNN) …) para detectar aquellos que tienen el mejor potencial para mostrar estructuras similares a MISS. El enfoque de CNN demostró una excelente predicción de estructuras bióticas (MISS) y abióticas a partir de imágenes (99 % de éxito). Las principales áreas de interés identificadas por la IA en las imágenes correspondían bien a la experiencia humana en distinguir entre formas bióticas y abióticas. Los elementos más discriminantes entre MISS y formas abióticas son el borde de las grietas de desecación de las arcillas con su morfología tortuosa ensanchada e hinchada, más o menos curvadas hacia arriba, y en ocasiones presentando finas laminaciones.
Todos los resultados muestran un buen potencial para aplicar este enfoque a las imágenes obtenidas por los rovers en Marte. Sin embargo, las principales fuentes físicas y biológicas de variación de formas abióticas y bióticas en sedimentos y rocas quedan por definir y ahora deben ser examinadas con más detalle experimentalmente (En el arte, estos son enfoques creativos basados en un cuestionamiento de dogmas…) y en el campo a lo largo de gradientes ambientales y biológicos.
Referencia
Corenblit D., Decaux O., Delmotte S., Toumazet J.-P., Arrignon F., André M.-F., Darrozes J., Davies NS, Julien F., Otto T., Ramillien G., Roussel E., Steiger J. y Viles H. (2023). Las firmas de vida detectadas en imágenes de rocas mediante el análisis de redes neuronales demuestran un nuevo potencial para buscar firmas biológicas en la superficie de Marte. Astrobiología.
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