Ученые создали программу искусственного интеллекта (ИИ), которая может обнаруживать инопланетную жизнь в физических образцах, хотя они не уверены, как именно она работает.
По словам ученых, новый алгоритм машинного обучения, обученный с использованием живых клеток, окаменелостей, метеоритов и химических веществ, изготовленных в лаборатории, может различать образцы биологического и небиологического происхождения в 90% случаев. Тем не менее, внутренняя работа алгоритма остается загадкой.
Он может просканировать жизнь на Красной планете, просматривая данные о марсианских породах, собранных марсоходом Curiosity, а также потенциально раскроет происхождение таинственных и древних камней, найденных на Земле.
Исследование опубликовано в журнале PNAS.
«Наш метод ищет закономерности в молекулярных распределениях, которые возникают из-за потребности жизни в “функциональных” молекулах», — объясняют авторы алгоритма.
Ученые использовали метод, уже используемый на космическом корабле НАСА: пиролиз или безвоздушное нагревание образца, чтобы разделить его на газ и биоуголь. Затем разложенные части образца анализируют с помощью хроматографии, прежде чем его атомы транскрибируют в данные с помощью масс-спектроскопии.
После получения данных из 134 богатых углеродом образцов известного происхождения алгоритм машинного обучения различал продукты недавней и древней жизни (такие как раковины, зубы, кости, уголь и янтарь) и органические соединения с абиотическим происхождением (например, лабораторные аминокислоты) с точностью 90%.
Системы искусственного интеллекта рассматриваются только с точки зрения их входных данных и выходных данных. Поэтому исследователи не совсем уверены в непрозрачных процессах, которые использует их система, чтобы предоставить ответы. Но они сказали, что их алгоритм — важное доказательство того, что химия жизни следует другим фундаментальным правилам, чем в неживом мире.
