Un metodo basato sull’IA per rilevare segni di vita su altri pianeti
Un metodo basato sull’IA per rilevare segni di vita su altri pianetiGli scienziati hanno sviluppato un metodo rivoluzionario basato sull’intelligenza artificiale per rilevare segni di vita su altri pianeti. Questo metodo, con una precisione del 90%, distingue tra campioni biologici e abiotici analizzando i modelli molecolari. Promette di rivoluzionare l’esplorazione spaziale e la nostra comprensione delle origini della vita, con potenziali applicazioni in vari campi, tra cui biologia e archeologia.
Il “Santo Graal dell’astrobiologia”
Gli scienziati hanno scoperto un test semplice e affidabile per segni di vita passata o presente su altri pianeti – il “santo graal dell’astrobiologia”. In un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences, un team di sette membri, finanziato dalla John Templeton Foundation e guidato da Jim Cleaves e Robert Hazen del Carnegie Institution for Science, riferisce che, con il 90% di precisione, il loro metodo basato sull’intelligenza artificiale ha distinto campioni biologici moderni e antichi da quelli di origine abiotica.
Rivoluzionare l’esplorazione spaziale e le scienze della Terra
“Questo metodo analitico di routine ha il potenziale di rivoluzionare la ricerca di vita extraterrestre e approfondire la nostra comprensione sia dell’origine che della chimica della vita più antica sulla Terra”, afferma il Dr. Hazen. “Apre la strada all’uso di sensori intelligenti su astronavi robotiche, lander e rover per cercare segni di vita prima che i campioni ritornino sulla Terra”.
Il nuovo test potrebbe rivelare la storia di misteriose rocce antiche sulla Terra, e possibilmente quella di campioni già raccolti dal rover Mars Curiosity dell’analisi dei campioni su Marte (SAM). Quest’ultimo test potrebbe essere condotto utilizzando un strumento analitico di bordo soprannominato “SAM” (per Sample Analysis at Mars).
Il ruolo dell’IA nel differenziare i campioni biotici e abiotici
Il metodo analitico innovativo non si basa semplicemente sull’identificazione di una specifica molecola o gruppo di composti in un campione. Invece, i ricercatori hanno dimostrato che l’IA può differenziare i campioni biotici da quelli abiotici rilevando differenze sottili all’interno dei modelli molecolari di un campione come rivelato dall’analisi della cromatografia a gas per pirolisi (che separa e identifica le parti componenti di un campione), seguita dalla spettrometria di massa (che determina i pesi molecolari di tali componenti).
Decifrare la chimica della vita e il potenziale per future scoperte
Il Dr. Hazen afferma: ”Abbiamo iniziato con l’idea che la chimica della vita differisce fondamentalmente da quella del mondo inanimato; che ci sono ‘regole chimiche della vita’ che influenzano la diversità e la distribuzione delle biomolecole. Se potessimo dedurre queste regole, potremmo usarle per guidare i nostri sforzi per modellare le origini della vita o per rilevare segni sottili di vita su altri mondi”.
Le capacità analitiche dell’IA nel districare modelli complessi
Per spiegare il ruolo dell’IA, il coautore Anirudh Prabhu del Carnegie Institution for Science usa l’idea di separare le monete utilizzando diversi attributi – valore monetario, metallo, anno, peso o raggio, ad esempio – poi andare oltre per trovare combinazioni di attributi che creano separazioni e raggruppamenti più sfumati. “E quando sono coinvolti centinaia di tali attributi, gli algoritmi di IA sono inestimabili per raccogliere le informazioni e creare intuizioni altamente sfumate”.
La tecnica potrebbe presto risolvere una serie di misteri scientifici sulla Terra
La tecnica potrebbe presto risolvere una serie di misteri scientifici sulla Terra, tra cui l’origine di sedimenti neri di 3,5 miliardi di anni dall’Australia occidentale - rocce molto dibattute che alcuni ricercatori sostengono contengano i più antichi microbi fossili della Terra, mentre altri affermano che siano privi di segni di vita.
“Stiamo applicando i nostri metodi in questo momento per affrontare queste domande di lunga data sulla biogenicità del materiale organico in queste rocce”, afferma Hazen.
E nuove idee sono emerse sulle potenziali contribuzioni di questo nuovo approccio in altri campi come biologia, paleontologia e archeologia.
“Se l’IA può facilmente distinguere il biotico dall’abiotico, così come la vita moderna da quella antica, quali altre intuizioni potremmo ottenere? Ad esempio, potremmo capire se una cellula fossile antica aveva un nucleo, o era fotosintetica?” afferma il Dr. Hazen.
“Potrebbe analizzare resti carbonizzati e discriminare diversi tipi di legno da un sito archeologico? È come se stessimo appena immergendo le nostre dita nell’acqua di un vasto oceano di possibilità”.
Lo studio è stato finanziato dalla John Templeton Foundation.