Nasa entwickelt KI zur Verbesserung der Mars-Rover-Suche nach Leben

Das Goddard Space Flight Center der NASA entwickelt einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um die Datenanalyse der bevorstehenden ExoMars-Mission mit dem Rosalind Franklin Rover, der frühestens 2028 starten soll, zu unterstützen. Diese Technologie zielt darauf ab, die Identifizierung organischer Verbindungen auf dem Mars zu beschleunigen, sodass Wissenschaftler schnellere Entscheidungen über die Erkundungsstrategien des Rovers treffen können. Der Algorithmus wird zunächst mit Daten des Mars Organic Molecule Analyzer (MOMA) getestet, einem wichtigen Instrument des Rosalind Franklin Rovers. Durch schnelles Filtern der Daten kann er Proben hervorheben, die möglicherweise auf das Vorhandensein von Leben hinweisen, was gezielte Analysen und weitere Probenentnahmen ermöglicht. Die Fähigkeit des Rovers, bis zu 2 Meter unter die Marsoberfläche zu bohren, wird voraussichtlich die Chancen erhöhen, erhaltene organische Materialien zu entdecken, die möglicherweise Hinweise auf vergangenes Leben enthalten. Die langfristige Vision umfasst die Erreichung von 'Wissenschaftsautonomie', bei der das Massenspektrometer Daten autonom analysieren und betriebliche Entscheidungen treffen könnte, was die Effizienz zukünftiger Weltraummissionen erheblich steigern würde. Dieser Fortschritt könnte entscheidend für die Erkundung entfernter Himmelskörper wie die Monde von Saturn und Jupiter sein.