O imagine compusă prezintă o imagine în infraroșu a satelitului Saturn Titan de la aparatul Cassini. Unele dovezi indică o rată ridicată a habitatelor. Pe baza unor factori cum ar fi disponibilitatea energiei și caracteristicile de suprafață și atmosferă diferite.
Dezvoltarea inteligenței artificiale va ajuta la prezicerea probabilității vieții pe alte planete. Deci, spun cercetatorii de la Universitatea din Plymouth. Au folosit rețele neurale artificiale pentru a diviza lumile în 5 tipuri, evaluând posibilitatea vieții.
Rețelele neuronale artificiale sunt sisteme care încearcă să imite procesul de învățare al creierului uman. Este unul dintre cele mai importante instrumente de învățare în mașină și o metodă deosebit de bună pentru crearea de modele complexe și pentru procesarea unor cantități mari de date.
Cercetatorii au reusit sa isi pregateasca reteaua pentru a clasifica lumile in 5 tipuri, bazandu-se pe asemanari cu Pamantul modern, Pamantul timpuriu, Marte, Venus sau satelitul lui Saturn Titan. Toate aceste obiecte sunt corpuri stâncoase cu atmosfere care sunt potențial cele mai potrivite pentru a trăi.
Spectrul atmosferei planetei de testare. Nivelul de ieșire acceptă o "probabilitate de viață" bazată pe măsurarea similarității datelor primite cu cele cinci ținte ale sistemului nostru.
Observațiile atmosferice, cunoscute ca spectrele de 5 caractere ale sistemului nostru, afișează intrarea în rețea. Acum se știe că viața este localizată exclusiv pe Pământ, de aceea clasificarea folosește metricul "probabilității de viață", pe baza caracteristicilor atmosferice și orbitale ale celor 5 tipuri țintă.
Acest tip poate fi util pentru clasificarea exoplanetălor și selectarea obiectivelor de cercetare viitoare care sunt utilizate de telescopul spațial James Webb.
