Uma imagem composta mostra uma imagem infravermelha do satélite Titan de Saturno do aparelho Cassini. Algumas evidências indicam uma alta taxa de habitabilidade. Baseado em fatores como disponibilidade de energia e várias características de superfície e atmosfera.
O desenvolvimento da inteligência artificial ajudará a prever a probabilidade de vida em outros planetas. Então, dizem pesquisadores da Universidade de Plymouth. Eles usaram redes neurais artificiais para dividir mundos em 5 tipos, avaliando a possibilidade de vida.
Redes neurais artificiais são sistemas que tentam imitar o processo de aprendizagem do cérebro humano. É uma das ferramentas mais importantes no aprendizado de máquina e também um método particularmente bom para criar modelos complexos e processar grandes quantidades de dados.
Os pesquisadores puderam treinar sua rede para classificar os mundos em 5 tipos, baseados em semelhanças com a Terra moderna, a Terra primitiva, Marte, Vênus ou o satélite de Saturno, Titã. Todos esses objetos são corpos rochosos com atmosferas que são potencialmente os objetos mais adequados para a vida.
Espectros da atmosfera do planeta de teste. O nível de saída acomoda uma “probabilidade de vida” com base na medição da similaridade dos dados recebidos com os cinco alvos do nosso sistema.
Observações atmosféricas, conhecidas como os espectros de 5 corpos do nosso sistema, exibem a entrada para a rede. Sabe-se agora que a vida está localizada exclusivamente na Terra, portanto a classificação usa a métrica “probabilidade de vida”, baseada nas características atmosféricas e orbitais dos 5 tipos de alvos.
Este tipo pode ser útil para categorizar exoplanetas e selecionar futuros objetivos de pesquisa que são usados pelo telescópio espacial James Webb.
