美國宇航局尋求新的方法來分析大規模的光譜資料集，以確定火星上是否存在外星生命。
對於那些相信資料就是生命的人來說，這裡有一個利用資料來潛在地發現另一個星球上的生命的機會。美國宇航局正在尋找新的解決方案來分析火星樣本的光譜資料，這些資料可以幫助我們理解這顆紅色星球是否曾經支援過生命。
多年來，人們一直認為維持生命的環境條件曾經存在於火星上，這引發了一個顯而易見的問題：但事實果真如此嗎？
部分答案可能存在於火星探測器以及陸地裝置上分析的樣本中。雖然還沒有火星樣本被帶回地球（已經提議在2026年進行樣本返回任務），但火星車上的感測器已經捕獲了大量的資料集。但是，發現古代生命並不完全類似於挖掘化石。相反，科學家們正在尋找可能作為生命跡象的揮發物和有機化合物。部分工作是透過在地面樣本上執行實驗來完成的，以驗證解釋。總而言之，這導致了大量的資料。
為了尋求幫助，NASA再次轉向眾包解決方案。該機構一直在使用這一策略，並取得了有趣的結果，從眾包解決方案到為月球提供電力，再到將太空廢物轉化為有用的材料。
"這是一個有趣的研究問題，機器學習工具可以對我們如何更多地瞭解我們在宇宙中的位置產生真正的影響，"DrivenData負責人Greg Lipstein說，他正在幫助應對這一挑戰。"這是一個很好的機會，可以利用資料社群的集體智慧和熱情來推動開放科學的發展。
這項名為NASA：Mars Spectrometry，Detect Evidence for Past Life的競賽由DrivenData和HeroX合作管理，DrivenData負責線上機器學習挑戰，HeroX是一個眾包平臺。。提供30，000美元的獎金，比賽的目標是找到自動幫助分析和解釋與火星探測相關的質譜資料的方法，以尋找過去生命的潛在跡象。
具體來說，參與者需要提出自動分析火星模擬樣品的逸出氣體分析（EGA）資料的方法，以尋找具有科學價值的某些化合物家族。
"想到火星上可能存在過去生活的線索，真是令人興奮，"HeroX執行長Kal K. Sahota說。"這些挑戰在我們尋找外星生命的證據時是如此鼓舞人心。
