Алгоритм ИИ сможет находить признаки жизни с точностью до 90%

Датчики современных космических аппаратов чувствительны к органике, но что делать, если многие молекулы распадаются за миллионы, тысячи, а иногда даже десятки лет? «Мы начали с идеи о том, что химия жизни фундаментально отличается от химии неживого мира, что существуют "химические правила жизни", которые влияют на разнообразие и распределение биомолекул», — заметил соавтор исследования из Института Карнеги Роберт Хейзен.

Обучение искусственного интеллекта команда проводила на 134 образцах: 59 из них имели биологическое происхождение, а остальные 75 — абиотическое. Затем эти данные были рандомизированы и предлагались машине в случайном порядке. В ходе эксперимента ИИ успешно идентифицировал образцы «живого» происхождения, такие как раковины, зубы, кости, рис, человеческие волосы и даже имеющие многомиллионолетний возраст уголь, нефть или янтарь.

НаукаУ ближайшей солнцеподобной звезды обнаружили пригодную для жизни суперземлю

НаукаНа Марсе звук ведет себя иначе, чем на Земле

Новым методом заинтересовались австралийские ученые, которые захотели применить его для изучения пород возрастом 3,5 миллиарда лет в регионе Пилбара. Там, возможно, найдены одни из древнейших в мире окаменелостей — нечто вроде останков похожих на цианобактерии микробов. Это были первые живые организмы, производившие кислород на Земле.

Если искусственный интеллект пройдет проверку «в поле», то в будущем эту технологию могут внедрить в космические аппараты для исследования других небесных тел нашей Солнечной системы. По мнению ученых, алгоритм машинного обучения, прежде всего, понадобится в миссиях на Луну, Марс, Венеру и наиболее перспективные с точки зрения поисков жизни спутники Юпитера — Ио или Европу. Не исключено, что со временем его может ждать и дальний космос.