Американские учёные разработали метод поиска жизни, названный «святым Граалем астробиологии». Авторы исследования уверены, что способ с высокой точностью может отличать биологические и небиологические материалы в образцах, найденных на других планетах, а также обнаруживать следы древних живых организмов на Земле.
Поиск жизни за пределами Земли – одна из главных задач астробиологии. С момента возникновения этой научной отрасли (в XX веке) и появления самого термина (благодаря советскому астроному…) Гавриилу ТиховуС момента выхода в 1953 году книги «Астробиология» ученые стремятся ответить на вечные вопросы: уникальны ли мы или существуют другие разумные существа во Вселенной? Если же мы одни, то возможно на других планетах можно обнаружить простейшие формы жизни?
Исследователи ищут в космосе определённые биосигнатуры для ответа на вопросы. Например, если речь о микроорганизмах, то это химические биомаркеры — молекулы, которые могут производить бактерии или другие простейшие существа. Ищут такие маркеры:
Учёные с помощью спектрометров, смонтированных на современных телескопах, обнаруживают в атмосферах планет химические элементы, связанные с жизнью.
— при помощи измерительных приборов, установленных на борту летательных аппаратов.
Органические молекулы нестабильны и могут разрушаться под воздействием химических процессов до уровня атомов, что усложняет их обнаружение.
Последние разработки ученых в области поиска следов жизни все больше опираются на искусственный интеллект. Специалисты утверждают, что такие методы могут быть существенно эффективнее инструментов-анализаторов, работающих на орбитальных станциях. Алгоритмы ИИ способны выявлять малейшие отличия в молекулярных механизмах живой и неживой природы, даже в образцах древности.
Американские учёные из Института Карнеги разработали алгоритм машинного обучения, который с высокой точностью определяет, относится исследуемый образец к биотической среде (живым организмам или их деятельности) или к абиотической (неживой природе, физическому и химическому окружению живых организмов). представили в журнале PNAS.
Наше исследование предполагает сохранение информации о химических процессах в молекулах живой природы, чего не наблюдается у молекул неживой. Возможно, это свойственно и внеземной жизни. Предполагаем, что любая планета с жизнью будет производить больше разнообразных соединений, чем абиотическая среда, и именно эти отличия сможет обнаружить наш алгоритм. объяснилРоберт Хейзен — автор исследования.
Ученые изучали образцы из живой и неживой природы: клетки организмов, окаменелости, органические соединения и смеси, синтезированные в лаборатории, химические вещества и части метеоритов, богатых углеродом. С помощью масс-спектрометрии и пиролитической газовой хроматографии проанализировали 134 образца: 59 из биотической среды и 75 из абиотической. Полученные данные использовались для обучения алгоритма.
После завершения обучения специалисты проверили работу алгоритма на практике. Алгоритм успешно идентифицировал образцы живой природы (ракушки, человеческий волос, зубы, кости, клетки организмов), а также выявил измененные остатки древних организмов в окаменелостях, каменном угле, нефти, янтаре. Кроме того, алгоритм распознал образцы неживой природы — например, фрагменты метеоритов. Точность составила почти 90 процентов.
В будущем алгоритм машинного обучения может быть применен в датчиках новых поколений на спускаемых аппаратах, луноходах и марсоходах. Его также можно будет использовать при поиске жизни на потенциально обитаемых мирах, таких как Энцелад и Европа.
Команда исследователей в ближайшее время применит разработку для изучения горных пород возрастом 3,5 миллиарда лет в регионе Пилбара Западной Австралии. Место считается местом нахождения самых древних в мире окаменелостей, открытых в 1993 году. Ученые полагают, что окаменелости содержат остатки. бактериальных матовПредставители рода, близкие к цианобактериям, стали первыми живыми существами, выделяющими кислород на Земле.
Наличие остатков бактериальных матов в этих породах говорит о том, что благоприятные условия для развития жизни на Земле появились раньше, чем принято считать.