Хотите найти инопланетную жизнь? Ищите аномалии!

За последние 2,5 года космос приветствовал появление двух современных телескопов: Космический телескоп NASA James Webb и обсерватория ESA Euclid. И они не одиноки. До конца этого десятилетия они окажутся в элитной компании космического телескопа НАСА «Нэнси Грейс Роман», телескопа SPHEREx, а также телескопов ЕКА PLATO и ARIEL.

Ключевая миссия этих обсерваторий? Использование возможностей новейшей оптики для поиска и определения характеристик экзопланет. Их общая надежда? Найти миры, на которых может существовать жизнь.

Утопая в данных: Необходимость машинного обучения

Поскольку старые миссии все еще продолжают получать данные, эти телескопы будут создавать огромные массивы данных. Для их интерпретации потребуются сложные инструменты машинного обучения, позволяющие обнаружить потенциальные признаки жизни, называемые биосигнатурами.

Недавно ученые из Института фундаментальной теории Университета Флориды предложили интригующий подход. По их мнению, использование машинного обучения для выявления аномалий в спектральных данных может позволить обнаружить ранее невиданные химические сигнатуры, намекающие на существование жизни, учебники иностранных языков.

Меняющийся ландшафт исследований экзопланет

За последние десятилетия наши представления об экзопланетах значительно расширились. Только в 1992 году мы впервые подтвердили существование экзопланет. Но запуск космического телескопа «Кеплер» в 2009 году ускорил темпы открытий. К настоящему времени подтверждено 5 496 экзопланет, и еще много кандидатов находится на стадии изучения. Эти цифры свидетельствуют о переходе от простого поиска экзопланет к их глубокому изучению.

Как отметила профессор Матчева, наши инструменты для изучения этих далеких миров становятся все более совершенными, что обещает всесторонний анализ в ближайшие годы.

Оттачивание поиска инопланетной жизни

В поисках внеземной жизни основное внимание уделяется тому, что мы, живущие на Земле, понимаем под жизнью. Например, мы знаем, что некоторые газы, такие как кислород, азот и метан, связаны с жизнью на Земле. Соответственно, они и стали нашими основными целями в атмосферах экзопланет.

Однако Матчева и ее коллеги выступают за более широкий подход. Они считают, что с помощью машинного обучения можно выявлять аномалии, или неожиданные точки данных, в огромном море собираемой нами информации. Их исследование показало, что методы машинного обучения, такие как LOF и OCSVM, позволяют успешно выявлять аномалии даже среди зашумленных данных.

Свежий взгляд на жизнь

Давние споры в астробиологии ведутся вокруг определения понятия «жизнь». Идея поиска жизни «такой, какой мы ее знаем» может оказаться слишком ограничительной. Как метко заметила Матчева, на наше понимание влияет земной опыт, но мы можем упускать из виду формы жизни, которые не вписываются в нашу модель.

Таким образом, машинное обучение предлагает привлекательное решение, помогающее обнаружить те нестандартные точки данных, которые могут быть свидетельством жизни, «какой мы ее не знаем».