Machine learning: será que há vida fora da Terra?

A atual concepção do que é vida pode estar limitando a descoberta de vida fora do nosso planeta.

Conforme uma pesquisa, publicada na revista científica Astrophysical Journal, uma equipe de estudiosos, da Universidade da Flórida, propõe que futuras investigações astronômicas possam empregar o machine learning na identificação de vida fora da Terra.

Sendo assim, o estudo envolveu físicos e profissionais especializados juntamente com os sistemas de machine learning mais avançados da atualidade. Ficou interessado? Segue a leitura até o final e veja se vamos conseguir encontrar vida fora do planeta!

O que é machine learning, afinal?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, consiste em um ramo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender padrões a partir de dados e realizar tarefas específicas sem uma programação explícita.

Nesse sentido, em vez de seguir instruções pré-programadas, ele utiliza modelos estatísticos e técnicas para melhorar seu desempenho com base na experiência adquirida. Desse modo, essa abordagem permite que as máquinas identifiquem padrões, façam previsões e tomem decisões sem intervenção humana constante.

Além disso, os algoritmos de machine learning podem ser categorizados em diferentes tipos, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, dependendo dos tipos de dados e do objetivo da tarefa.

Vale dizer que a machine learning oferece aplicações em diferentes setores. Na área da saúde, pode ser empregada para diagnósticos médicos, por exemplo. Ou ainda utilizada na análise de riscos, no setor financeiro.

No campo educacional, contribui para a personalização do aprendizado e em sistemas de tutoria inteligente. Certamente, a aplicação do aprendizado de máquina continua a crescer à medida que novas tecnologias e dados vão sendo disponíveis, o que proporciona inovações em diversos setores.

Vida fora do planeta: o que temos até agora?

A incessante procura por vida fora da Terra é, sem dúvidas, uma das questões mais desafiadoras da ciência contemporânea. Os pesquisadores empregam diversas abordagens e tecnologias para explorar essa possibilidade.

Sendo assim, uma das estratégias está na busca por exoplanetas, isto é, planetas que orbitam estrelas fora do nosso sistema solar. Com telescópios avançados, os cientistas monitoram variações sutis na luz das estrelas, indicativas da presença de planetas.

Além disso, a identificação da chamada ‘zona habitável’ ao redor de uma estrela, onde as condições podem sustentar água líquida, torna-se importante nesse processo.

Outra estratégia está na análise de compostos químicos em atmosferas planetárias. Os espectrômetros acoplados a telescópios espaciais permitem a detecção de elementos e moléculas que poderiam indicar a presença de vida, como oxigênio e metano.

Assim como a busca por bioassinaturas, que são características químicas ou físicas que sugerem a presença de organismos vivos. Isso inclui a análise de padrões na reflexão da luz e até mesmo na composição de superfícies planetárias.

No mais, missões espaciais exploratórias, como os rovers em Marte, desempenham um papel importante. Isso porque eles coletam dados sobre a geologia e a possibilidade de existência de formas de vida microscópicas.

Como a machine learning pode contribuir?

O desafio está na estratégia adotada pelos cientistas ao procurar por exoplanetas e vida fora da Terra, baseando-se nas bioassinaturas familiares, que são evidências de vida e processos orgânicos observados em nosso próprio planeta.

Nesse sentido, alguns pesquisadores alegam que a aplicação da machine learning pode ser uma técnica interessante para identificar anomalias nos espectros registrados pelos telescópios. Com isso, eles esperam que a combinação dos dados com a metodologia mostre bioassinaturas inéditas.

Em outras palavras, os exoplanetas que foram previamente identificados e categorizados como sem bioassinatura podem ser potencialmente encontrados como ‘habitáveis’. Embora, a probabilidade seja baixa de que sejam formas de vida como conhecemos.

Segundo uma das pesquisadoras, Katia Matcheva, a comunidade astrobiológica tem se dedicado na elaboração do conceito de vida. Contudo, a real essência dos alienígenas e sua interação com os ambientes continuam sendo uma incógnita.

Inevitavelmente, nossa perspectiva é influenciada pela experiência humana, e as estratégias atuais direcionam a busca por vida na zona habitável, que, por definição, é compatível com as condições propícias à vida terrestre.

Diante dessa incerteza, as técnicas de aprendizado de máquina ganham destaque na detecção de novidades. Isso porque elas têm a capacidade de identificar pontos de dados inconsistentes com as informações de treinamento, ou seja, que não se alinham aos modelos teóricos estabelecidos.

E aí, gostou do conteúdo? As técnicas de machine learning estão sendo utilizadas em diversas áreas de estudos. Será que, em breve, vamos conseguir saber se existem universos paralelos para além deste que vivemos?