В результате революционного открытия ученые разработали революционную методику машинного обучения, позволяющую определять биологическое или небиологическое происхождение образца с впечатляющей точностью 90%. Это открытие, названное "святым Граалем астробиологии", способно изменить космические исследования и углубить наше понимание происхождения жизни. Результаты работы группы под руководством Джима Кливза и Роберта Хейзена из Научного института Карнеги были недавно опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Доктор Хейзен подчеркивает, что этот новый аналитический метод имеет далеко идущие последствия для поиска внеземной жизни и изучения ранней жизни на Земле. Он открывает захватывающие возможности для использования интеллектуальных датчиков на роботизированных космических аппаратах, посадочных платформах и роверах для обнаружения признаков жизни до возвращения образцов на Землю. Этот прорыв может произвести революцию в освоении космоса, каким мы его знаем.
Одним из ближайших применений нового теста является его способность раскрывать историю древних пород на Земле. Используя этот метод, ученые могут определить, были ли эти породы когда-то живыми или они имеют абиотическое происхождение. Кроме того, этот метод может быть использован для анализа образцов, собранных прибором Sample Analysis at Mars (SAM) марсохода НАСА Curiosity. Адаптировав метод к протоколам SAM, ученые смогут идентифицировать молекулы органической марсианской биосферы.
Джим Кливс, ведущий автор исследования, выделяет три основных вывода из этого исследования. Во-первых, между биохимией и абиотической органической химией существуют фундаментальные различия на глубоком уровне. Во-вторых, исследуя образцы с Марса и древней Земли, ученые могут определить, были ли они когда-то живыми. Наконец, этот метод способен отличить альтернативные биосферы от биосферы Земли, что может иметь существенное значение для будущих астробиологических миссий.
В отличие от традиционных методов, основанных на идентификации конкретных молекул, в данной инновационной методике искусственный интеллект (ИИ) позволяет обнаружить тонкие различия в молекулярной структуре образца. Анализируя данные пиролизной газовой хроматографии и используя масс-спектрометрию, искусственный интеллект позволяет точно различать биотические и абиотические образцы. Такой подход позволяет получить более достоверное и полное представление о происхождении образца.
