ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%

25.09.2023 22:00

Искать жизнь на других планетах и астероидах, анализируя их химический состав сможет искусственный интеллект, созданный американскими учеными. Используя реальные образцы, они натренировали алгоритм на поиск жизни с точностью в 90%, говорится в статье, опубликованной в журнале PNAS.

Искать жизнь на других планетах и астероидах, анализируя их химический состав сможет искусственный интеллект (ИИ), созданный американскими учеными. Используя реальные образцы, они натренировали алгоритм на поиск жизни с точностью в 90%, говорится в статье, <a href="http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2307149120">опубликованной</a> в журнале PNAS.

Умение находить в образцах вещества биосигнатуры — определенные признаки, способные достоверно выявлять биологическое происхождение вещества — одна из главных задач современной палеобиологии и астробиологии. Главным результатом обнаружения биосигнатур может стать достоверное открытие жизни или молекул биогенного происхождения на других планетах и телах Солнечной системы, а также за ее пределами. Ученые из Института Карнеги (США) разработали алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный с высокой точностью отделять современные и ископаемые образцы биогенного происхождения от абиогенных.

Чтобы научить ИИ этому, ученые провели анализ 134 известных образцов вещества, содержащих углерод. Среди них были образцы живых организмов, ископаемых, а также вещества абиогенного происхождения.

«Мы начали с идеи, что химия жизни фундаментально отличается от неодушевленного мира. Что существуют «химические правила жизни», которые влияют на распространение и распределение молекул. Если мы сможем вывести эти правила, то сможем использовать их, чтобы направить наши попытки смоделировать происхождение жизни или зафиксировать слабые признаки жизни в других мирах», — пояснил автор исследования Роберт Хазен.

Образцы сначала разлагали нагреванием в отсутствии кислорода (пиролиз), затем подвергали химическому анализу с помощью методов газовой хроматографии и масс-спектрометрии. После обучения ИИ предложили определить по составу других известных образцов их биогенное или абиогенное происхождение.

С точностью 90% алгоритм справился с этой задачей, определив биогенное происхождение раковин, зубов, насекомых, листьев, зерен риса, человеческого волоса. К ископаемым останкам относились уголь, масло, янтарь и окаменелости. К образцам абиогенного происхождения, которые также определил ИИ, относились вещества лабораторного происхождения, например, аминокислоты и содержащие углерод метеориты.

«Эти результаты означают, что мы сможем определять формы жизни с других планет, других биосфер, даже если они сильно отличаются от той жизни, которая есть на Земле. И, если мы найдем признаки жизни где-то еще, мы сможем сказать, произошла жизнь на Земле и других планетах от одного источника, или разных», — добавил Хазен. — Больше всего нас ошеломило то, что наша модель машинного обучения была натренирована на определение только двух типов образцов — биотических и абиотических. Но метод стал определять три разных группы — абиотических, живых биотических и ископаемых биотических. Другими словами, он может отличить свежие биологические образцы от ископаемых — к примеру, только что сорванный лист или овощ от чего-то давно умершего».

По словам ученых, метод уже может быть применен для интерпретации данных исследования марсианского грунта, собранного прибором SAM на борту американского марсохода Curiosity. Также ученые хотят применить ИИ к анализу загадочных органических молекул, найденных в Австралийской формации Апекс-Черт возрастом 3,5 млрд лет, о возможном биогенном происхождении которых ученые спорят несколько десятков лет.