Отделение живого от неживого
Способность отличать вещества биологического происхождения от веществ, образовавшихся в результате небиологических химических процессов, будет иметь решающее значение в поисках жизни за пределами Земли. Это разграничение может быть чрезвычайно сложным, поскольку некоторые химические соединения могут образовываться как в результате биологических, так и небиологических процессов. На сегодняшний день не существует надежного метода, позволяющего это сделать. Однако нам может помочь искусственный интеллект.
Алгоритмы машинного обучения — это компьютерные методы, позволяющие компьютерам обучаться и улучшать качество выполнения конкретных задач. Существует несколько типов алгоритмов. Некоторые из них обучаются на определенном наборе данных и тщательно готовятся к выполнению конкретной задачи.
В данном случае исследователи продемонстрировали, что их инструмент способен отличать биотические образцы (с жизнью) от абиотических (без жизни), обнаруживая тонкие различия в молекулярном составе образца, выявленные при пиролизном газохроматографическом анализе.
Определение состава образца
В деталях этот вид анализа используется для изучения химического состава различных образцов. Иногда он используется NASA и другими космическими агентствами для анализа материалов, собранных на лунном или марсианском грунте.
В практическом плане эти образцы подвергаются пиролизу. Другими словами, они нагреваются до высоких температур в отсутствие кислорода (или в среде, содержащей очень мало кислорода). В результате термического разложения происходит разрушение химических связей в образце с образованием различных продуктов пиролиза, включая газы, летучие соединения и твердые остатки.
Эти продукты пиролиза затем вводятся в газовый хроматограф. Это прибор для разделения соединений по их химическим и физическим свойствам при прохождении через колонку, заполненную разделительным материалом. Соединения, отделенные в результате хроматографии, обнаруживаются при выходе из колонки. Полученные в результате анализа данные интерпретируются для определения химического состава исходного образца.
Невероятная точность
В рамках этой исследователи использовали обширные многомерные данные молекулярного анализа 134 известных образцов, богатых абиотическим или биотическим углеродом, для обучения ИИ предсказывать происхождение нового образца.
С точностью около 90% их инструмент смог бы идентифицировать не только образцы живых существ, такие как зубы, кости, насекомые, листья, человеческие волосы или даже клетки, сохранившиеся в мелкозернистых породах, но и остатки древней жизни, измененные в результате геологической переработки (уголь, нефть, янтарь, окаменелости и т.д.). Удивительно, но, несмотря на значительную деградацию и изменения, новый аналитический метод обнаружил даже биологические признаки, сохранившиеся в некоторых случаях за сотни миллионов лет.
Естественно, алгоритм должен был также различать элементы абиотического происхождения, такие как чистые лабораторные химические вещества (например, аминокислоты) и богатые углеродом метеориты.
Исследователи утверждают, что новый тест может быть использован практически сразу. «Эти результаты означают, что мы, возможно, сможем найти форму жизни с другой планеты, из другой биосферы, даже если она будет сильно отличаться от той жизни, которую мы знаем на Земле«, — говорит Роберт Хейзен, астробиолог из Института Карнеги. Если это так, то мы сможем определить, имеет ли жизнь на Земле и на других планетах общее или различное происхождение.