U protekle dvije i pol godine, dvije teleskopa nove generacije su poslana u svemir: NASA-in James Webb svemirski teleskop (JWST) i ESA-in Euclid opservatorij. Prije nego što završi desetljeće, pridružit će im se NASA-in Nancy Grace Roman svemirski teleskop (RST), SPHEREx te ESA-in PLATO i ARIEL teleskopi.
Ovi opservatoriji će se oslanjati na naprednu optiku i instrumente kako bi pomogli u potrazi i karakterizaciji egzoplaneta s krajnjim ciljem pronalaska nastanjivih planeta.
Zajedno s još uvijek operativnim misijama, ovi opservatoriji će prikupljati ogromne količine podataka visoke rezolucije putem spektroskopije. Proučavanje ovih podataka zahtijevat će napredne tehnike strojnog učenja kako bi se tražili indikatori života i bioloških procesa (tzv. biosignali).
U nedavnom radu, tim znanstvenika s Instituta za osnovnu teoriju Sveučilišta u Floridi (UF-IFL) preporučio je da buduće ankete koriste strojno učenje kako bi tražile anomalije u spektru, što bi moglo otkriti neobične kemijske potpise i nepoznate biosignale.
Studija je provedena od strane mješavine fizičara i stručnjaka za strojno učenje, uključujući docenticu Katju Matčevu, diplomiranog studenta fizike Roya T. Forestana, profesora Konstantina T. Matčeva i doktorskog studenta Eyupa B. Unlua.
Njihov rad pod imenon “Traženje nove kemije u atmosferama egzoplaneta pomoću strojnog učenja za otkrivanje anomalija”, pojavio se online na pred-tiskovnom serveru arXiv i trenutačno je na recenziji za objavu u časopisu Astrophysical Journal. Kako su objasnili, središnja pretpostavka njihovog rada je da ono što čini “život” ostaje otvoreno pitanje za znanstvenike, i bilo bi korisno proširiti opseg naše potrage.
Prije svega, važno je priznati koliko je proučavanje egzoplaneta napredovalo u posljednjim desetljećima. Prva potvrđena detekcija nije se dogodila sve do 1992. godine, koja se sastojala od dvije Super-Zemlje (Poltergeist i Phobitor) promatrane oko pulsara (PSR B1257+12, tj. Lich) smještenog 2.300 svjetlosnih godina od Zemlje. Iako su znanstvenici čvrsto vjerovali da većina zvijezda ima vlastiti sustav planeta, do tog otkrića nisu imali nedvosmislen dokaz. A do lansiranja Keplerskog svemirskog teleskopa 2009. godine, otkrića egzoplaneta dodavana su brzinom nekoliko godišnje.
Od tada je ukupno potvrđeno 5.496 egzoplaneta u 4.096 sustava, s još 9.820 kandidata koji čekaju potvrdu. U posljednjim godinama proces se pomaknuo od procesa otkrivanja prema karakterizaciji, gdje su poboljšani instrumenti i metode omogućili astronomima da izravno analiziraju atmosfere egzoplaneta kako bi mjerili njihov potencijal za nastanjivost. Kako je prof. Matčeva objasnila za Universe Today putem e-maila:
“Instrumenti postaju sve bolji i bolji: bolja spektralna rezolucija, izvanredna razina signala u odnosu na šum, širi pokrivenost valne duljine. Osim JWST-a, koji je pružio izuzetna spektroskopska opažanja nekoliko egzoplaneta, ESA planira posvetiti svemirski teleskop egzoplaneta ARIEL koji će promatrati 1000 planeta. Analiziranje ovih podataka zauzet će znanstvenike dugo vremena.”
Prema Matčevi, područja proučavanja egzoplaneta i astrobiologije izuzetno su zanimljiva zbog ogromnog potencijala koji se u njima krije. Trenutno se područje uglavnom bavi ograničavanjem “nastanjivosti” kroz ciljanu potragu za biosignalima: dokazima o životu i organskim procesima.
Koristeći Zemlju kao primjer, jedini planet na kojem znamo da postoji život, najtraženiji biosignali uključuju dušikov plin (N2), kisikov plin (O2), ugljični dioksid (CO2), metan (CH4), amonijak (NH3) i vodu (H2O).
To čini “pristup niskim granama”, gdje znanstvenici traže život koji se pridržava zemaljskih standarda. To nije slučajno, niti je to lijen pristup. Jednostavno je zato što je izuzetno teško tražiti znakove života s kojim nismo u potpunosti upoznati. Ali to također pruža priliku za razmatranje egzotičnih scenarija.
Prema studiji UF-IFL-a, pružanje potencijala za nove i neobične oblike života moglo bi proširiti pojam “nastanjivosti” i omogućiti astrobiolozima da uđu u područje koje je dosad bilo neistraženo. Kako Matčeva ističe, postoji puno nepoznatih elemenata kada je riječ o traženju života izvan Zemlje:
“Znanstvena zajednica je usredotočena na biosignale koji bi mogli biti prisutni u atmosferama egzoplaneta i koji potječu od poznate zemaljske biologije, kao što su O2, O3, CH4, N2O. Ali što ako pronađemo nešto neočekivano? Kako bismo prepoznali neobične molekularne kombinacije? Kako bismo razlikovali biosignale od ‘lažnih pozitiva’ (npr. abiotičkih procesa)?”
To je razlog zašto su se autori odlučili osloniti na strojno učenje kao sredstvo za traženje neočekivanih kemijskih potpisa. Kao što je dr. Matčeva objasnila, ova tehnika ima puno potencijala kada je riječ o obradi velikih količina podataka i pronalaženju uzoraka koji inače možda ne bi bili očiti:
“Strojno učenje je dobar alat za traženje neobičnih molekularnih kombinacija u spektrima koji nisu tipični za naš model zemaljske atmosfere.”
Upotrebom dubokih neuronskih mreža (DNN), tim je trenirao model da identificira spektre koji nisu slični modelima zemaljske atmosfere. Proveli su simulacije temeljene na modelima atmosfera koji koriste kemikalije koje nisu prisutne na Zemlji, kao što su diklor-metan (CH2Cl2), heksafluorid (SF6), amonijakova kiselina (NH4OH), heptan (C7H16) i mnoge druge.
Koristeći ove modele, tim je stvorio niz simuliranih spektara koji su zatim korišteni za obuku modela kako bi ih mogao razlikovati od onih koji se temelje na modelima zemaljske atmosfere. Kako je Matčeva objasnila, proces je bio sličan načinu na koji su ljudi sposobni razlikovati neobične uzorke:
“Model je kao beba koja uči razlikovati životinje gledajući slike. Slike mačaka i pasa su za njega uobičajene, ali kada vidi sliku ptice, prepozna je kao nešto drugačije.”
Nakon što su obučili model, autori su ga testirali na novim, neviđenim spektrima kako bi vidjeli kako se nosi. Kao što je Matčeva objasnila, rezultati su bili vrlo obećavajući:
“Model je vrlo dobro prepoznao spektre koji se nisu temeljili na modelima zemaljske atmosfere, ali bilo je nekoliko lažnih pozitiva. Lažni pozitivi su bili slučajevi kada je model mislio da je spektar neobičan, ali zapravo se temeljio na zemaljskom modelu.”
Kao što Matčeva ističe, lažni pozitivi su izazov kada je riječ o potrazi za biosignalima. U prošlosti je bilo nekoliko primjera gdje su istraživači mislili da su pronašli dokaze o životu izvan Zemlje, samo da bi kasnije otkrili da je riječ o nekoj vrsti abiotičkog procesa.
Ovo uključuje otkriće arseničnih bakterija u Mono jezeru u Kaliforniji 2010. godine, koje je najprije tumačeno kao dokaz da postoji alternativna kemija života. Kasnija ispitivanja su pokazala da bakterije zapravo koriste fosfor, a ne arsen, za izgradnju svog DNK.
Slično tome, postojali su izvještaji o otkrićima metana u atmosferi Marsa, koji su kasnije preispitani i osporeni. Kao što Matčeva ističe, ključno je da se svako otkriće temeljito testira prije nego što se iznese zaključak:
“Zato smo se fokusirali na metode strojnog učenja koje mogu detektirati anomalije, a ne samo prepoznati poznate biosignale. Ako možemo detektirati neobične molekularne kombinacije, možemo provesti dodatna opažanja i eksperimente kako bismo utvrdili njihovo podrijetlo.”
Kao što je prof. Matčeva objasnila, model bi mogao biti vrlo koristan u nadolazećim godinama kada teleskopi nove generacije počnu sa svojim istraživanjima. Prema procjenama, JWST je sposoban promatrati atmosfere do 300 egzoplaneta tijekom svoje planirane petogodišnje misije, dok će ARIEL promatrati tisuće.
S obzirom na količinu podataka koju će ovi teleskopi prikupiti, strojno učenje će biti ključno kako bi se analiziralo i klasificiralo što više podataka. Uz to, činjenica da će ovi podaci biti visoke rezolucije znači da će biti mnogo više informacija za obradu, što će zahtijevati još naprednije metode analize.
Za sada, UF-IFL nastavlja sa svojim istraživanjima i razvojem algoritama koji će biti u stanju obraditi sve ove podatke. Kako Matčeva ističe, glavni izazov će biti u tome kako se nositi s toliko podataka:
“Svaki egzoplanet je jedinstven, s vlastitom poviješću, kemijskim sastavom i evolucijom. Kako ćemo obraditi sve te podatke i razumjeti što znače?”
U međuvremenu, drugi istraživači u astrobiologiji nastavljaju s vlastitim istraživanjima kako bi proširili pojam “nastanjivosti” i identificirali nove oblike života. Kako se tehnologija nastavi razvijati, šanse da ćemo otkriti život izvan Zemlje postaju sve veće. Ako ništa drugo, ova istraživanja će nam pomoći da bolje razumijemo kako se život može razviti pod različitim uvjetima i kako može preživjeti u ekstremnim okruženjima.
U svakom slučaju, budućnost potrage za izvanzemaljskim životom je obećavajuća, a zahvaljujući napretku u tehnologiji i metodologiji, možda smo bliže nego ikada otkriću odgovora na pitanje postoji li život izvan našeg solarnog sustava.
Pridružite se raspravi u našoj Telegram grupi. KOZMOS Telegram –t.me/kozmoshr
Pozdrav svima! Hvala što čitate Kozmos.hr! Ja sam Ivan i dugi niz godina pišem o svermiu, astronomiji, znanosti, povijesti i arheologiji, a imao sam priliku sudjelovati i u dokumentarcima Science Discovery-ja te History Channel-a.
