Komposiitpildil on Cassini seadmest satelliidi Saturn Titan infrapunane kujutis. Mõned tõendid näitavad kõrge elukoha määra. Põhineb sellistel teguritel nagu energia kättesaadavus ja erinevad pinna- ja atmosfääriomadused.
Tehisintellekti arendamine aitab ennustada teiste planeetide elu tõenäosust. Nii et ütlevad Plymouthi ülikooli teadlased. Nad kasutasid kunstlikke närvivõrke, et jagada maailmad 5 liiki, hinnates elu võimalust.
Kunstlikud närvivõrgud on süsteemid, mis püüavad jäljendada inimese aju õppeprotsessi. See on üks tähtsamaid masinaõppe vahendeid ning ka eriti hea meetod keeruliste mudelite loomiseks ja suurte andmemahtude töötlemiseks.
Teadlased suutsid koolitada oma võrku, et klassifitseerida maailmad 5 liiki, mis põhinevad sarnasustel tänapäevase Maa, varase Maa, Marsi, Venuse või Saturni satelliidi Titaniga. Kõik need objektid on kivised kehad, mille atmosfäär on potentsiaalselt kõige sobivamad elusobjektid.
Katseploti atmosfääri spektrid. Väljundi tase vastab “elu tõenäosusele”, mis põhineb sissetulevate andmete sarnasuse mõõtmisel meie süsteemi viie eesmärgiga.
Atmosfäärilised tähelepanekud, mida tuntakse kui meie süsteemi 5 keha spektrit, näitavad võrku sisendit. Nüüd on teada, et elu asub ainult Maal, mistõttu klassifikatsioonis kasutatakse meetodi „elu tõenäosus“, mis põhineb viie sihtliigi atmosfääri- ja orbitaalomadustel.
See tüüp võib olla kasulik eksoplanetide liigitamiseks ja tulevaste teadusuuringute eesmärkide valimiseks, mida kasutavad James Webbi kosmoseteleskoop.
