Maggio 20, 2022

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La NASA e i suoi partner hanno lanciato una sfida globale per cercare la vita su Marte

Per quasi 60 anni, missioni robotiche hanno esplorato la superficie di Marte alla ricerca di possibili prove di vita. Molte altre missioni si uniranno a questa impresa nei prossimi anni.

Data la quantità di dati che possiamo aspettarci da queste missioni, la NASA sta cercando nuovi modi per analizzare i campioni geologici. Per questo, l’agenzia ha collaborato con la piattaforma globale di crowdsourcing HeroX e la società di data science DrivenData lanciano la sfida “Mars Spectrometry: Discovering Evidence for Past Life”.

Rover Curiosity esplora Marte da quasi un decennio. Foto: Evgeniyqw/

Con premi per un totale di $ 30.000, la sfida cerca modi innovativi che sfruttino l’apprendimento automatico per analizzare automaticamente campioni geologici marziani per possibili segni di vita passata.

Nonostante quasi sei decenni di sforzi concertati da parte di varie agenzie spaziali, la ricerca della vita su Marte ha prodotto solo risultati inconcludenti. Tuttavia, ricerche recenti hanno rivelato che il pianeta era molto più caldo e umido miliardi di anni fa. Questa scoperta è uno degli sviluppi più profondi della scienza planetaria e ha portato a nuovi sforzi per trovare prove della vita passata (e forse presente) su Marte.

I progetti dovrebbero dare la priorità al miglioramento dell’analisi dei campioni di Marte

Durante l’era noachiana (da circa 4,1 a 3,5 miliardi di anni fa), Marte aveva un’atmosfera più densa e le condizioni della crosta erano abbastanza calde da consentire all’acqua liquida di fluire sulla sua superficie.

La prova di ciò è conservata oggi sotto forma di canali fluviali, depositi sedimentari, delta e altre manifestazioni che è noto si formano in presenza di acqua corrente. Sapendo quanto tempo sono durate queste condizioni, gli scienziati sperano di determinare per quanto tempo e per quanto tempo può essere presente la vita.

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Sfortunatamente, l’esecuzione di analisi chimiche su campioni di suolo e roccia richiede molto tempo. Inoltre, le scansioni possono presentare falsi positivi quando si basano pesantemente sull’interpretazione umana.

Sfruttando le tecniche di apprendimento automatico, in cui i modelli analitici vengono creati da enormi set di dati, gli scienziati sperano di automatizzare il processo di analisi chimica, rendendolo più efficiente e meno dispendioso in termini di tempo.

Per questa sfida, la NASA sta cercando modi innovativi per analizzare i dati acquisiti automaticamente dallo strumento Sample Analysis at Mars (SAM) a bordo del rover Curiosity.

Un'illustrazione delle componenti della missione "Ritorno del campione di Marte" (MSR)

Diversi pezzi di equipaggiamento sono al lavoro alla ricerca di segni di vita passata (o attuale) su Marte. Foto: NASA/ESA/JPL-Caltech

Questi dati sono forniti dal Goddard Space Flight Center (GSFC) e dal Johnson Space Center (JSC), nonché dal team scientifico SAM. Per anni, Curiosity ha utilizzato lo strumento SAM per raccogliere campioni di suolo e rocce marziane e sottoporli all’analisi del gas di risalita (EGA).

Implica la raccolta di campioni che vengono riscaldati fino a quando non emettono gas che possono essere analizzati dagli spettrometri per ottenere firme chimiche specifiche. Lo strumento SAM realizza questo con un cromatografo che separa i gas per aiutarli a identificarli, uno spettrometro di massa che rileva gli elementi essenziali per la vita e uno spettrometro laser che rileva il vapore acqueo e analizza il metano per vedere se è di origine biologica (prodotto dalla vita di cose).

“Questa è una fantastica via di ricerca in cui gli strumenti di apprendimento automatico possono avere un impatto reale sul modo in cui impariamo di più sul nostro posto nell’universo”, ha affermato Greg Lipstein, Direttore di DrivenData. “Questa è una fantastica opportunità per sfruttare l’intelligenza collettiva e la passione della comunità dei dati per far avanzare lo stato della scienza aperta”.

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Il concorso è aperto a partecipanti provenienti da tutto il mondo

Secondo il sito web Challenge, i metodi migliori dovrebbero essere in grado di rilevare famiglie specifiche di composti chimici di interesse per gli astrobiologi. Questi includono azoto, fosforo, zolfo, ossigeno e carbonio, che sono i mattoni chimici di base della vita, e sostanze volatili come acqua, ammoniaca e metano, che sono associati ai processi biologici.

Da lì, i concorrenti hanno il compito di sviluppare metodi di apprendimento automatico che aiuteranno gli scienziati ad analizzare e interpretare i dati raccolti dalle spedizioni (campioni in loco) e dagli strumenti di laboratorio (dalle missioni di restituzione dei campioni).

Questi progressi dovrebbero anche aiutare gli scienziati a completare le attività future in modo più rapido ed efficiente. Il concorso è stato lanciato il 18 febbraio e le iscrizioni sono aperte fino al 18 aprile.

Le tecniche vincenti riceveranno $ 15.000 (primo posto), $ 7.500 (secondo posto), $ 5.000 (terzo posto) e un premio bonus di $ 2.500. Inoltre, le proposte vincitrici potrebbero essere utilizzate per aiutare ad analizzare i dati da Marte e possibilmente anche per informare gli strumenti futuri che eseguiranno l’analisi sul sito. Ciò include la missione ESA-Roscosmos ExoMars 2022, che consiste nella sonda russa Kazachok e nel rover Rosalind Franklin dell’ESA, e la missione Dragonfly della NASA su Titano (la luna più grande di Saturno).

La Challenge è aperta a chiunque abbia più di 18 anni, da qualsiasi parte del mondo, purché le sanzioni federali non precludano la partecipazione (potrebbero essere applicate alcune restrizioni aggiuntive). I partecipanti possono gareggiare individualmente o in squadra. Per ulteriori informazioni sul regolamento o per accettare la sfida, visitare il sito Web del programma.

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