Науковці створили штучний інтелект, що може знайти ознаки життя у метеоритах

Науковці розробили систему штучного інтелекту, здатну розрізняти органічні молекули біологічного походження від тих, що виникли без участі життя. Результати дослідження опубліковані в журналі PNAS Nexus і можуть стати важливим інструментом у пошуках позаземного життя під час майбутніх космічних місій.

Команда під керівництвом Хосе Апонте та Аміралі Аггазаде проаналізувала зразки з восьми вуглецевих метеоритів і десяти земних геологічних порід. Для цього використали метод двовимірної газової хроматографії у поєднанні з високороздільною мас-спектрометрією. На основі отриманих даних дослідники створили обчислювальну платформу Life­Trac­er, яка за допомогою машинного навчання розпізнає закономірності, що вказують на біологічне або абіотичне походження речовин.

Модель логістичної регресії, навчена на характеристиках окремих сполук, досягла 87% точності у класифікації зразків. Усього команда ідентифікувала 9 475 піків у метеоритах і 9 070 у земних зразках. Виявлено суттєві відмінності у розподілі молекулярних мас і часі утримання — параметрі, що показує, скільки часу сполука проходить через хроматограф. Органічні сполуки метеоритів мали коротший час утримання, що свідчить про їхню більшу летючість — ознаку небіологічного походження.

Система Life­Trac­er визначила, що поліциклічні ароматичні вуглеводні та їхні алкільовані похідні є ключовими предикторами. Зокрема, нафталін виявився маркером, характерним для абіотичних сполук. Такий підхід дозволяє об’єктивно і масштабовано виявляти біосигнатури у складних органічних сумішах.

Автори дослідження наголошують, що Life­Trac­er може стати потужним інструментом для аналізу зразків, які будуть повернуті на Землю в рамках місій з Марса, астероїдів або інших небесних тіл. Це відкриває нові можливості для вивчення хімічних слідів життя за межами нашої планети.