Több mint hárommilliárd éves földi életnyomokra bukkantak kutatók egy új, mesterséges intelligencia alapú kémiai vizsgálati módszerrel, ami ígéretes lehet a földön kívüli élet kutatásához is – írta meg kedden a Reuters.

Robert Hazen, a Carnegie Tudományos Intézet asztrobiológusa és kollégái dél-afrikai kőzetekkel tesztelték az ősi szerves molekulák kimutatásán alapuló módszerüket, amivel egy 3,3 milliárd éves rétegben ősi mikrobák, egy 2,5 milliárd évesben pedig fotoszintetizáló mikrobák nyomait mutatták ki.

Az ősi kőzetekből származó szerves molekulákat biológiai vagy nem biológiai eredetük szerint elkülönítő gépi tanulási (machine learning) algoritmus pontossága a kutatók által a PNAS folyóiratban közölt tanulmány szerint több mint 90 százalékos volt a különböző mintatípusokat vizsgáló teszteken.

„A megdöbbentő eredmény az, hogy még erősen lebomlott molekulákból is elő tudjuk csalogatni az ősi élet jeleit – mondta Hazen. – Ez paradigmaváltás abban, ahogy az ősi élet nyomait kutatjuk”.

A kutatók a szerves molekulákat tartalmazó mintákat gáz kromatográffal és tömegspektrométerrel vizsgálták meg. Ezek több ezer parányi molekulatöredék jelét rögzítik, amiknek eloszlását aztán gépi tanulási algoritmussal elemzni lehet, ami lehetővé teszi az élő és élettelen eredetű molekulák megkülönböztetését.

Evolúciós genetikai vizsgálatok a földi sejtes élet kialakulását 4,2 milliárd, az oxigéntermelő fotoszintézis megjelenését pedig 3,2 milliárd évvel ezelőttre teszik. A legkorábbi fosszilis életnyomok a mai Nyugat-Ausztrália területéről kerültek elő, 3,48 milliárd éves egykori hőforrásokból.

Az új módszer kifejlesztését az amerikai űrügynökség (NASA) támogatta ősi vagy jelenlegi életnyomok kimutatására. A NASA szeptemberben jelentette be, hogy a Perseverance marsjárója egy ősi folyóvölgyben fekvő kőzetben ősi életre utaló jelekre bukkant, ugyanakkor a felfedezés megerősítéséhez a minta földi laboratóriumokban történő vizsgálatára lesz szükség.

Forrás