Искусственный интеллект распознал жизнь с точностью в 90 процентов
Метод поиска жизни, разработанный американскими учеными, назвали «святым Граалем астробиологии». Авторы новой работы уверены, что он может с высокой точностью различать биологические и небиологические материалы в образцах, найденных на других планетах, а также обнаруживать следы древних живых организмов на Земле.
Поиск внеземной жизни — одна из главнейших целей астробиологии. С самого зарождения этой научной дисциплины (в XX веке, а сам термин появился на свет благодаря советскому астроному Гавриилу Тихову, который в 1953 году выпустил книгу под названием «Астробиология») ученые пытаются найти ответы на важнейшие вопросы: уникальны ли мы, или, может быть, во Вселенной есть другие разумные существа? А если мы одни и братьев по разуму нет, то, может быть, на других планетах можно найти простейшие формы жизни?
Чтобы ответить на них, исследователи ищут в космосе определенные биосигнатуры. Если речь, например, о микроорганизмах, то это химические биомаркеры — молекулы, которые могут производить бактерии или другие простейшие существа. Ищут такие маркеры:
— с помощью спектрометров, установленных на современных телескопах: ученые выявляют в атмосферах планет химические элементы, связанные с жизнью;
— специальными датчиками, которые стоят на борту космических аппаратов.
Однако органические молекулы непостоянны, под действием химических реакций они могут распадаться на атомы, что затрудняет их поиск.
В последнее время ученые разрабатывают новые методы поиска следов жизни, в которых важную роль играет искусственный интеллект. По словам специалистов, эти методы могут работать гораздо эффективнее, чем инструменты-анализаторы на борту орбитальных станций. Алгоритмы ИИ позволяют обнаруживать тонкие различия в молекулярных механизмах живой и неживой природы — даже в образцах возрастом сотни миллионов лет.
Группа американских ученых из Института Карнеги представила новый алгоритм машинного обучения, который может с высокой точностью установить, относится исследуемый образец к биотической среде (к живым существам либо их деятельности) или к абиотической (неживой природе, физическому и химическому окружению живых организмов). Результаты работы представили в журнале PNAS.
«Наш метод основан на предположении, что в молекулах живой природы сохраняется информация о химических процессах, которые их породили, а в молекулах неживой — не сохраняется. Вероятно, это характерно и для инопланетной жизни. Мы думаем, что на любой планете жизнь для своего поддержания будет производить гораздо больше различных соединений, чем абиотическая среда, и именно эти различия может обнаружить и оценить наш алгоритм», — объяснил Роберт Хейзен, один из авторов исследования.
Ученые взяли образцы из живой и неживой природы: клетки организмов, окаменелости, органические соединения и смеси, синтезированные в лаборатории, различного рода химические вещества, части богатых углеродом метеоритов. Их проанализировали с помощью масс-спектрометрии и пиролитической газовой хроматографии. Всего задействовали 134 образца, из которых 59 были из биотической среды и 75 из абиотической. Данные, которые ученые получили в результате исследования, затем использовали для обучения алгоритма.
Когда обучение завершилось, специалисты проверили алгоритм на деле. Он успешно определил образцы из живой природы (ракушки, человеческий волос, зубы, кости, клетки организмов), а также выявил изменившиеся остатки древних живых существ в окаменелостях, каменном угле, нефти, янтаре. Кроме того, алгоритм выделил образцы из неживой природы — например, части метеоритов. Точность составила почти 90 процентов.
Ученые отметили, что в будущем их алгоритм машинного обучения можно будет использовать в датчиках нового поколения на спускаемых аппаратах, луноходах и марсоходах. Также его можно будет применять в поисках жизни на потенциально обитаемых мирах, таких как Энцелад и Европа.
В ближайшее время команда исследователей задействует свою разработку для изучения горных пород возрастом 3,5 миллиарда лет в регионе Пилбара в Западной Австралии, где, как считается, находятся самые древние в мире окаменелости. Их открыли в 1993 году, и ученые полагают, что эти окаменелости содержат остатки бактериальных матов (родственные цианобактериям), которые были первыми живыми организмами, производящими кислород на нашей планете.
Если в этих породах действительно находятся остатки бактериальных матов, значит, на Земле благоприятные условия для процветания жизни сложились гораздо раньше, чем считается в научном сообществе.
Telegram 
Дзен 
VK В 2017 году человечество впервые заметило объект, прилетевший из другой звездной системы. Он оказался странным, почти не похожим ни на астероид, ни на комету, и получил имя Оумуамуа. Затем появился «нормальный» межзвездный странник — комета Борисова. А в 2025-м астрономы обнаружили 3I/ATLAS — объект, который, вероятно, хранит вещество времен рождения чужих миров. Но что изменили в астрономии эти три гостя из межзвездной тьмы?
Роль личности в истории чаще всего иллюстрируют правителями или полководцами. Но, глядя на современную карту мира, нельзя не признать: она выглядела бы принципиально иначе, если бы не одна крестьянская девушка, которую сожгли в этот день ровно 595 лет назад.
Спортивная добавка, знакомая каждому второму посетителю тренажерного зала, оказалась неожиданно важной для противоопухолевого иммунитета. Американские ученые выяснили, что иммунные клетки внутри опухоли активно поглощают креатин и без него теряют способность бороться с раком.
В 2017 году человечество впервые заметило объект, прилетевший из другой звездной системы. Он оказался странным, почти не похожим ни на астероид, ни на комету, и получил имя Оумуамуа. Затем появился «нормальный» межзвездный странник — комета Борисова. А в 2025-м астрономы обнаружили 3I/ATLAS — объект, который, вероятно, хранит вещество времен рождения чужих миров. Но что изменили в астрономии эти три гостя из межзвездной тьмы?
Астрономы провели длительную радиодиагностику межзвездного объекта 3I/ATLAS и не нашли признаков искусственных технологий. Наблюдение окончательно подтвердило естественную природу ледяного тела, хотя ученые изначально не ожидали сенсации.
Тысячу лет назад колоссальный степной пояс от Амура до Дуная назывался Великой степью. На Руси его знали как Дикую степь. В этом краю жили кочевники, и среди них — хищная птица сокол-балобан. Сейчас цельной трансконтинентальной популяции балобана больше нет. Небольшой европейский островок уцелел в Венгрии, Австрии и в Крыму. Есть популяция в Казахстане, Монголии и Китае. В России сокол-балобан, помимо Крыма, живет в горах Южной Сибири. И выживание этой популяции, как и всего вида, под угрозой. Как живет эта птица и как ей помогают в нашей стране? Зачем в Хакасии посреди «нигде» построили огромный облёточник? Буквально сегодня в него уже доставили первую партию птиц.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии