Условия, необходимые для жизни на Марсе

ДЕРЖАТЬ FreeRelease 1 | eTurboNews | ЭТН
Написано Линда Хонхольц

DrivenData в сотрудничестве с HeroX объявили о своем новом краудсорсинговом конкурсе от имени НАСА: Mars Spectrometry, Detect Evidence for Past Habitability. Задача, которая предлагает призовой фонд в размере 30,000 XNUMX долларов США, направлена ​​на поиск инновационных методов, которые помогут автоматически анализировать и интерпретировать данные анализа и масс-спектрометрии выделяющегося газа, связанные с исследованием Марса. Эти данные взяты из геологических образцов, представляющих научный интерес, чтобы лучше понять потенциальные признаки прошлой обитаемости планеты.            

Одно из самых важных открытий планетарной науки за последние годы заключается в том, что на Марсе были условия окружающей среды, в которых в прошлом можно было жить. Понимание того, как изменились эти условия, важно для понимания условий обитаемости Марса с течением времени. Для этих целей на Марс было отправлено несколько надежных и мощных марсоходов, чтобы собрать образцы горных пород и провести измерения, которые можно использовать для определения их химического состава. Кроме того, тысячи образцов были проанализированы в лабораториях на Земле, чтобы помочь ученым понять контекст данных, собранных на Марсе. Используя преимущества многочисленных вспомогательных экспериментальных прогонов, проведенных на сопоставимых образцах горных пород, можно разработать методы науки о данных, чтобы помочь ученым в их анализе и интерпретации данных, собранных инструментами планетарной миссии и лабораторными приборами. Эти достижения также могут помочь ученым быстрее и эффективнее проводить будущие миссии.

Перед участниками стоит задача разработать инновационный метод автоматического анализа данных анализа выделяющегося газа (EGA) смоделированных образцов Марса, собранных как на коммерческих, так и на лабораторных приборах, аналогичных тем, которые используются для исследования Марса. Лучшие методы должны быть в состоянии обнаружить присутствие определенных семейств химических соединений (указанных в задаче) в образцах. Выигрышные методы могут быть использованы для помощи в будущих планетарных миссиях, таких как миссия ExoMars и миссия Dragonfly на Титан.

«Это поддерживает увлекательный исследовательский вопрос, в котором инструменты машинного обучения могут оказать реальное влияние на то, как мы можем больше узнать о нашем месте во вселенной», — сказал Грег Липштейн, директор DrivenData. «Это отличный шанс использовать коллективный разум и страсть сообщества данных для продвижения состояния открытой науки».

«Интересно думать, что могут быть подсказки о прошлых обитаемых условиях на Марсе, которые эти исследования могут помочь интерпретировать», — сказал Кэл К. Сахота, генеральный директор HeroX. «Эти проблемы так вдохновляют, когда мы ищем доказательства внеземной жизни».

Задача: Методы должны обнаруживать присутствие определенных семейств химических соединений в данных, собранных при выполнении ЭГА-МС на наборе образцов геологического материала.

Приз: призовой фонд в размере 30 тысяч долларов будет разделен между четырьмя командами.

Право на участие в соревнованиях и получение призов: Приз открыт для всех в возрасте 18 лет и старше, участвующих как индивидуально, так и в составе команды. Отдельные участники и команды могут быть из любой страны, если федеральные санкции США не запрещают участие (применяются некоторые ограничения). Дополнительные квалификационные требования или ограничения можно найти в правилах вызова.

ЧТО ВЫНУТЬ ИЗ ЭТОЙ СТАТЬИ:

  • Воспользовавшись преимуществами множества вспомогательных экспериментальных запусков, проведенных на сопоставимых образцах горных пород, можно разработать методы обработки данных, которые помогут ученым в анализе и интерпретации данных, собранных с помощью инструментов планетарных миссий и лабораторных приборов.
  • Лучшие методы должны позволять обнаруживать в образцах присутствие определенных семейств химических соединений (указанных в задаче).
  • Эти методы должны обнаруживать присутствие определенных семейств химических соединений в данных, собранных в результате проведения EGA-MS на наборе образцов геологического материала.

<

Об авторе

Линда Хонхольц

Главный редактор для eTurboNews в штаб-квартире eTN.

Подписаться
Уведомление о
гость
0 Комментарии
Встроенные отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Буду рад вашим мыслям, пожалуйста, прокомментируйте.x
Поделиться с...