Un modèle d’intelligence artificielle testé dans le désert d’Atacama au Chili pourrait un jour détecter des signes de vie sur d’autres planètes.

Vallée de la Lune dans le désert d’Atacama au Chili. Crédit : Collection Hoberman/Universal Images Group via Getty

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pourraient révolutionner la recherche de la vie sur d’autres planètes. Mais avant que ces outils puissent s’attaquer à des endroits éloignés tels que Mars, ils doivent être testés ici sur Terre.

Une équipe de chercheurs a formé avec succès une IA pour cartographier les biosignatures – toute caractéristique qui fournit des preuves de la vie passée ou présente – dans une zone de trois kilomètres carrés du désert d’Atacama au Chili.

 L’IA a considérablement réduit la zone dont l’équipe avait besoin pour rechercher et a augmenté la probabilité de trouver des organismes vivants dans l’un des endroits les plus secs de la planète. Les résultats ont été publiés le 6 mars dans Nature Astronomy  .

Kimberley Warren-Rhodes, chercheuse principale à l’Institut SETI de Mountain View, en Californie, et auteure principale de l’article, recherche les biosignatures depuis le début des années 2000, lorsqu’elle a réalisé à quel point il existait peu d’outils pour étudier la biologie d’autres planètes. 

Elle souhaitait combiner sa formation en écologie statistique avec des technologies émergentes telles que l’IA pour aider les scientifiques de la mission, « qui subissent beaucoup de pression pour trouver des biosignatures » mais qui sont étroitement limités dans leur manière de le faire. 

Les rovers contrôlés à distance depuis la Terre, par exemple, ne peuvent parcourir que des distances limitées et collecter relativement peu de spécimens, ce qui privilégie les lieux d’échantillonnage les plus susceptibles de produire de la vie. Les scientifiques de la mission fondent ces prédictions en partie sur des analogues de Mars sur Terre,

A la recherche de la vie

À partir de 2016, le groupe de Warren-Rhodes s’est rendu sur le haut plateau desséché du désert d’Atacama – un analogue de Mars proposé à une altitude d’environ 3 500 mètres dans les Andes chiliennes – pour rechercher des organismes photosynthétiques vivant dans les roches appelés endolithes. 

Pour caractériser pleinement l’environnement, les chercheurs ont tout collecté, des images de drones aux analyses géochimiques en passant par les séquences d’ADN. Ensemble, cet ensemble de données imite les types d’informations que les chercheurs collectent sur Mars avec des satellites orbitaux , des drones et des rovers .

L’équipe de Warren-Rhodes a introduit ses données dans un réseau neuronal convolutif (CNN) basé sur l’IA et un algorithme d’apprentissage automatique qui, à son tour, a prédit où la vie était la plus susceptible de se trouver dans l’Atacama.

En ciblant leur collecte d’échantillons sur la base des commentaires de l’IA, les chercheurs ont pu réduire leur zone de recherche jusqu’à 97 % et augmenter leur probabilité de trouver la vie jusqu’à 88 %.

 « À la fin, vous pourriez nous laisser tomber, et au lieu d’errer longtemps, il nous faudrait une minute pour trouver la vie », explique Warren-Rhodes. 

Plus précisément, l’équipe a découvert que les endolithes de l’Atacama se trouvaient le plus souvent dans un minéral appelé albâtre – qui est poreux et retient l’eau – et avaient tendance à s’agréger dans des zones de transition entre divers microhabitats, par exemple là où le sable et les cristaux d’albâtre se touchent.

« Je suis très impressionné et très heureux de voir cette suite de travaux », déclare Kennda Lynch, astrobiologiste au Lunar and Planetary Institute de Houston, au Texas, qui étudie les biosignatures. « C’est vraiment cool qu’ils puissent montrer un certain succès avec une IA pour aider à prédire où aller et chercher. »

Graham Lau, astrobiologiste au Blue Marble Space Institute of Science basé à Boulder, Colorado, a travaillé sur un autre analogue de Mars dans l’Arctique canadien en tant qu’étudiant diplômé, pour étudier comment la biologie influence la formation de minéraux rares qui peuvent servir de biosignatures sur d’autres planètes. 

« Depuis que j’ai lu Dune de Frank Herbert pour la première fois, j’ai été frappé par cette idée d’appliquer l’écologie aux planètes », dit-il. « Mais jusqu’à la dernière décennie environ, les outils et les données n’étaient pas disponibles pour répondre à ces questions avec une rigueur scientifique. »

 « L’endroit où nous avons des possibilités de données presque illimitées est à travers ces observations orbitales et l’imagerie par drone », dit-il, « et je considère ce document comme l’un des nombreux éléments sur la voie de ces analyses plus larges. »

D’une simplicité trompeuse

La nouvelle méthode devra être vérifiée dans plusieurs écosystèmes, disent Lau et Lynch, y compris ceux dont la géologie est plus complexe et la plus grande biodiversité.

 L’Atacama, note Lau, est relativement simple en termes d’habitats et de types de vie susceptibles d’y être trouvés. Et sur Mars, le niveau élevé de rayonnement ultraviolet frappant la surface de la planète signifie que les scientifiques pourraient avoir besoin de détecter des indices qui font allusion à la vie sous terre.

En fin de compte, Warren-Rhodes dit qu’elle aimerait voir une base de données complète de différents analogues de Mars qui pourrait fournir des informations précieuses aux scientifiques de la mission qui planifient leur prochaine campagne d’échantillonnage. 

L’avancée de son équipe, ajoute-t-elle, peut sembler « d’une simplicité trompeuse » à quiconque a grandi en regardant les explorateurs de Star Trek scanner des mondes extraterrestres avec un tricordeur. 

Mais, cela représente une avancée importante dans la recherche extraterrestre, dans laquelle la biologie a souvent pris du retard sur la chimie et la géologie. 

Imaginez, par exemple, des casques de réalité virtuelle qui fournissent aux scientifiques de la mission des données en temps réel lorsqu’ils scannent une surface, en utilisant les «yeux» d’un rover pour diriger leurs activités. 

« Le fait que notre équipe fasse l’une de ces premières étapes vers la détection fiable de biosignatures à l’aide de l’IA est passionnant », dit-elle. « C’est vraiment un moment mémorable. »

doi : https://doi.org/10.1038/d41586-023-00683-0