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Machine Learning detección vida Marte
Con
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Sara Robisco explica cómo se ha probado un sistema de Machine Learning para detectar vida en Marte, comparando resultados obtenidos con quimiofector y un medio de cultivo estándar utilizado para algas.
…ese es el momento de hacer una única foto que puede ser una a la hora y otras tres horas porque se ha estudiado que estas bacterias a partir de cinco o seis horas en el caso de Alloplanctis y me parece que muchas más horas en B. subtilis empiezan ya a crear. Colonias y no les interesa esas colonias y les quieren ver el microorganismo que ha llegado. Entonces, según se posan a la hora, hay una primera foto a cabo de una hora y otra a las tres horas y detectas las bacterias, los elementos que hay y los cuentas. ¿Por qué? Porque están quietos, con una única foto ya tienes un detector que te dice hay o no hay o si quieres complicar un poquito pero tampoco necesitas potencia de cálculo cuenta esos puntitos y te devuelve tu clasificador 5 o 500 o lo que sea, entonces está muy bien porque el tiempo de computación y el tiempo de entrenamiento este sistema de Machine Learning es muy sencillito, necesitas muy poquitos recursos y muy poquito tiempo. En un ordenador normal de casa se podría incluso entrenar. Hasta aquí todo bien. Pero, ¿qué pasa? Hemos dicho que han encontrado. Pues mira, han probado con concentraciones de quimiofector y con un medio normal, el típico de la placa del alga. ¿Cómo se llama el alga que ponemos en las placas redondas? Bueno, el típico medio que ponemos en las placas de cultivo de bacterias. El cultivo de agar es el medio que han cogido como medio control y luego los medios con el eserina. Bueno, pues han hecho el experimento y efectivamente con las concentraciones que ellos ponen, tanto las dos bacterias como la arquea colonizan, vamos, colonizan, se posan y aumentan entre un 300-400% la población que hay. Claro, de no tener nada a tener un…
Significado #1
Sara Robisco explica la dificultad de capturar microorganismos en el espacio debido a su rápida velocidad.
Habla: Sara RobiscoPalabras #14velocidad microorganismos en el espaciocapturadora de imagen rápidadetector imágenes machine learningrecursos equipo pesado sara robisco…pues tenemos varias cosas: partículas en suspensión y los microbios, ¿no? ¿Y qué pasa con los microbios? Que todos vemos que cruzan como súper rápido, y luego otro por ahí, van como locos, ¿no? Entonces claro se les ocurrió porque esto tiene un problema. Esa velocidad y es que si tú tomas una muestra en el espacio para estar detectando estos seres vivos a esa velocidad que se mueven, necesitarías una capturadora de imagen muy, muy rápida que sea capaz de pillarlos en ese momento. Un detector de imágenes por Machine Learning muy potente que consumiría muchos recursos, entonces tendrías que tener un equipo muy pesado, muy potente y eso no es viable, entonces dice esta gente: vale, tenemos que crear algo para pillarlos, dice: oye, ¿Y si los pillamos quietecitos una vez que los atrapamos? ¿Cómo los atrapas? Pues esta es la cuestión: se les ha ocurrido un invento que consiste en dos cámaras separadas por unas micromembranas de tal forma de que tú pones tu trozo de sedimento en una parte…
Sara Robisco explica que para detectar bacterias se necesita un sistema de machine learning sencillo junto con otros componentes básicos como un detector de gotas y un clasificador binario.
Habla: Sara RobiscoSignificado #16 · Palabras #11machine learning sencillo para bacteriasdetector de gotas clasifica microbiosclasificador binario reconoce formaspc chiquitito analiza microbios…se sienten atraídos hacia él de una forma salvaje. Entonces es fácil, ¿por qué? Porque solo aquellos seres que están vivos y tienen movilidad pueden atravesar la membrana y acabar en el quimiofactor. Es una aproximación barata y sobre todo es una idea. muy buena. Entonces, ¿qué necesitas para detectar esas bacterias? Un sistema de machine learning muy sencillo, un detector de gota, un detector de hay, no hay, además binario, un clasificador; entonces te reconoce los microbios, tenga la forma que tengan, siempre y cuando descubre estas formas, viene entrenado y no necesita una potencia de cálculo enorme, simplemente con un PC chiquitito te va el día. Entonces esa aproximación es muy buena, pero claro, como decimos, de dicho al hecho hay un trecho; entonces esta gente en su trabajo se lo pasaron muy bien. ¿Qué han hecho? Han reproducido el experimento porque además y han descubierto otro problema. Dice: vale, ¿qué membrana elegimos? ¿y con qué bacterias, con qué microbios practicamos? Pues los he hecho spoiler varias veces y han elegido tres bacterias: han cogido Bacillus…
Juan Carlos Gil comenta sobre una posible solución sencilla para detectar vida en Marte, mencionando el módulo Rosalind Franklin que espera ser enviado al planeta.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #3módulo rosalind franklin espera martedetección vida en marte sencillaexperimentos astrobiológicos hangar…movilidad, esa motilidad de las células de los microorganismos. Entonces, a lo mejor basta con tener un telescopio, un microscopio, poner ahí una muestrita, una gotita en un porta ¿Cómo se llama esto? En un portaobjetos y ver si hay cositas que se mueven ahí. La verdad es que no parece mala idea y seguramente es algo muy sencillo de hacer. Decías que no hemos llevado grandes experimentos astrobiológicos a Marte, pero los tenemos. Están en un hangar, se llama Rosalind Franklin, y está esperando que algún día huele. Está esperando la pobre ahí que no veas y sobre lo que has dicho de que la motilidad es muy presente pues fíjate hay una falta de consenso sobre eso hay una falta de consenso sobre el porcentaje de prokaryotas con motilidad debido a muchos estudios se han hecho un montón y en los años a finales de los 90 mediados 96 se pensaba que un 80% de las…
Héctor Socas explica cómo la búsqueda de biomarcadores en Marte implica buscar microorganismos móviles, independientemente del porcentaje de bacterias con motilidad.
Habla: Héctor SocasSignificado #7microorganismos móviles en martebúsqueda de biomarcadores atmósferas exoplanetasexperimento búsqueda mutilidad porcentaje bacteriasvida extinta en marte foto…esto, se cree que hay un rango de bacterias con motilidad, vamos, prokaryotas con motilidad, perdón, entre un 5 y un 80%. Es ese rango enorme con el que jugamos, porque claro, hay tanto por conocer. De todas formas, para esta historia de los biomarcadores, de buscar biomarcadores, en este caso solemos hablar de biomarcadores en atmósferas de exoplanetas y tal pero también biomarcadores también es buscar microorganismos en Marte, por supuesto En este contexto realmente es que te da un poco igual porque tú vas a buscar algo que se mueva, te da igual que sean el 10% o el 80%, ¿no? O sea, si encuentras bichitos que se muevan, la única posibilidad de que hubiera vida y que un experimento de búsqueda de mutilidad no la encontrara estando ahí sería que fuera el 0%, o sea, que realmente la vida en Marte hubiera sido tal que toda ella absolutamente se queda quieta para la foto O que esté extinta, que hubiese estado y que ya está Claro, que eso también, este experimento ayudaría un poco, ¿no? Pero vamos al experimento porque parece que da un poquito de margen de confusión, ¿no? Porque realmente ellos no fotografían imágenes en movimiento esta semimembrana semiperneable que ponen en medio tienen varias han probado con distintos tipos de grosores…
Sara Robisco explica cómo se ha probado un sistema de Machine Learning para detectar vida en Marte, comparando resultados obtenidos con quimiofector y un medio de cultivo estándar utilizado para algas.
Habla: Sara RobiscoSignificado #1microorganismos individuales martefotografías hora tres horas bacteriasclasificador 5 o 500 machine learningentrenamiento sistema sencillito ordenador casamachine learning detección vida martequimiofector comparado con algasmedio cultivo estándar bacteriascultivo de agar como control…ese es el momento de hacer una única foto que puede ser una a la hora y otras tres horas porque se ha estudiado que estas bacterias a partir de cinco o seis horas en el caso de Alloplanctis y me parece que muchas más horas en B. subtilis empiezan ya a crear. Colonias y no les interesa esas colonias y les quieren ver el microorganismo que ha llegado. Entonces, según se posan a la hora, hay una primera foto a cabo de una hora y otra a las tres horas y detectas las bacterias, los elementos que hay y los cuentas. ¿Por qué? Porque están quietos, con una única foto ya tienes un detector que te dice hay o no hay o si quieres complicar un poquito pero tampoco necesitas potencia de cálculo cuenta esos puntitos y te devuelve tu clasificador 5 o 500 o lo que sea, entonces está muy bien porque el tiempo de computación y el tiempo de entrenamiento este sistema de Machine Learning es muy sencillito, necesitas muy poquitos recursos y muy poquito tiempo. En un ordenador normal de casa se podría incluso entrenar. Hasta aquí todo bien. Pero, ¿qué pasa? Hemos dicho que han encontrado. Pues mira, han probado con concentraciones de quimiofector y con un medio normal, el típico de la placa del alga. ¿Cómo se llama el alga que ponemos en las placas redondas? Bueno, el típico medio que ponemos en las placas de cultivo de bacterias. El cultivo de agar es el medio que han cogido como medio control y luego los medios con el eserina. Bueno, pues han hecho el experimento y efectivamente con las concentraciones que ellos ponen, tanto las dos bacterias como la arquea colonizan, vamos, colonizan, se posan y aumentan entre un 300-400% la población que hay. Claro, de no tener nada a tener un…