Як штучний інтелект допомагає вченим шукати життя у Всесвіті

Світові вчені створюють алгоритми, здатні розпізнавати сліди життя у хімічних зразках навіть без розуміння того, як це життя може виглядати.
Федоренко Олексій 130
Сателіт. Фото - Pixabay

Науковці зробили крок уперед у пошуку позаземного життя, використовуючи алгоритми машинного навчання для аналізу складу метеоритів. У дослідженні, опублікованому на сторінках The Conversation, йдеться про новий метод під назвою LifeTracer, який допомагає визначати, чи містить зразок ознаки біологічного походження, пише Kreschatic.

Після відкриття капсули OSIRIS-REx із частинками астероїда Бенну у 2023 році науковці виявили понад десять амінокислот, п’ять нуклеобаз і численні органічні сполуки. Проте не всі ці знахідки вказують на життя. Саме тому з’явилась потреба у технології, здатній відрізняти органічну хімію від справжніх біослідів.

Сліди життя серед зірок: що знайшли на Бенну

Дослідники NASA виявили в матеріалах із астероїда складні сполуки, схожі на ті, що формують життя на Землі. Проте пропорції між “лівими” і “правими” формами амінокислот виявилися майже рівними, що суперечить біологічним зразкам нашої планети.

Це означає, що складові життя могли виникати спонтанно, без участі живих організмів. Тому пошук істинних ознак біології стає все складнішим. Машинне навчання дає шанс відрізнити природну геохімію від можливих біопроцесів.

«Якщо неживі матеріали здатні імітувати життєподібну хімію, потрібно нове визначення, що саме вважається слідом життя», — зазначає автор дослідження.

Як працює система LifeTracer

Розробка LifeTracer базується на аналізі хімічних відбитків замість пошуку окремих сполук. Алгоритм навчається на сотнях зразків — від метеоритів до земних порід, щоб розрізняти абіотичну та біотичну хімію за їхніми закономірностями.

Основні етапи аналізу:

  • подрібнення зразка і вилучення органіки за допомогою нагріву;
  • розділення речовин через фільтрувальні колони;
  • обробка електронами для поділу на фрагменти;
  • машинне навчання, що розпізнає закономірності у хімічних профілях.

Система показала високий рівень точності навіть на невеликій кількості даних, демонструючи потенціал у майбутніх міжпланетних місіях.

«LifeTracer відстежує закономірності, а не шукає конкретну молекулу. Це дозволяє не обмежувати пошук земною хімією», — йдеться у публікації.

Межа між живим і неживим

Виявилося, що жодна окрема сполука не може свідчити про життя. Важливо розглядати весь “ландшафт” органічних речовин. Саме їхня структура, розподіл і взаємозв’язки можуть вказати на біологічне походження.

У дослідженні зазначається, що:

  • поліциклічні ароматичні вуглеводні присутні в усіх зразках, але мають різну структуру;
  • речовини з сіркою частіше зустрічаються у метеоритах;
  • продукти життєдіяльності розпізнаються лише у зразках земного походження.

Це свідчить, що ключ до виявлення життя — не у пошуку знайомих форм, а у вивченні принципів хімічної організації.

Погляд у майбутнє: як шукатимуть життя далі

LifeTracer може стати інструментом для місій на Марс, Фобос, Деймос, Європу та Енцелад. Там дослідники очікують знайти суміш органічних сполук, частина з яких може бути продуктом живих процесів.

Майбутні аналізи покажуть, чи може життя існувати у середовищах, відмінних від земних. Штучний інтелект уже ставить нові стандарти в астробіології, перетворюючи пошук життя на науково обґрунтований процес.

«LifeTracer не доводить існування життя, але вчить нас читати хімічні історії планет», — підсумовують автори.

Нагадаємо, раніше ми писали про те, як під час церемонії The Game Awards 2025 оголосили головні ігрові прем’єри року та несподівані сюрпризи для фанатів.

Share This Article
Щоб бути вільним потрібно знати правду.