Equipe de cientistas sugeriu que os próximos estudos astronômicos podem utilizar machine learning para buscar por diferentes anomalias a partir de dados espectroscópicos de alta resolução.
Assinaturas químicas raras e bioassinaturas desconhecidas que, talvez, sejam responsáveis por um tipo diferente de vida fora da Terra.
Empregar as melhores técnicas de aprendizado de máquina da atualidade para procurar por diferentes anomalias. Para chegar aos resultados, o estudo reuniu físicos e especialistas em aprendizado de máquina.
Atmospheres using Machine Learning for Anomaly Detection”. Os pesquisadores descrevem que a 'vida' como conhecemos pode estar limitada pela atual visão da humanidade em relação à ciência afinal, ainda não temos as respostas para todos os problemas.
Além do JWST, que retornou algumas observações espectroscópicas excepcionais de vários exoplanetas, a Agência Espacial Europeia (ESA) está planejando um telescópio espacial dedicado a exoplanetas, ARIEL, que observará mil planetas. A análise desses dados manterá os cientistas ocupados por muito tempo", disse uma das autoras do estudo, a professora Katia Matcheva, em mensagem enviada ao site Universe Today.