Новий алгоритм машинного навчання може розрізняти біологічні та небіологічні зразки з точністю 90%.
Вчені створили програму штучного інтелекту (ШІ), яка може виявляти інопланетне життя в фізичних зразках, хоча вони не впевнені, як саме вона працює.
За словами вчених, новий алгоритм машинного навчання, навчений з використанням живих клітин, скам’янілостей, метеоритів і хімічних речовин, виготовлених в лабораторії, може розрізняти зразки біологічного і небіологічного походження в 90% випадків. Проте, внутрішня робота алгоритму залишається загадкою.
Він може просканувати життя на Червоній планеті, переглядаючи дані про марсіанські породи, зібраних марсоходом Curiosity, а також потенційно розкриє походження таємничих і древніх каменів, знайдених на Землі.
Дослідження опубліковано в журналі PNAS.
Вчені використовували метод, вже використовуваний на космічному кораблі НАСА: піроліз або безповітряне нагрівання зразка, щоб розділити його на газ і біовугілля. Потім розкладені частини зразка аналізують за допомогою хроматографії, перш ніж його атоми транскрибують в дані за допомогою мас-спектроскопії.
Після отримання даних зі 134 багатих вуглецем зразків відомого походження алгоритм машинного навчання розрізняв продукти недавнього і древнього життя (такі як раковини, зуби, кістки, вугілля і бурштин) і органічні сполуки з абіотичним походженням (наприклад, лабораторні амінокислоти) з точністю 90%.
Системи штучного інтелекту розглядаються тільки з точки зору їх вхідних даних і вихідних даних. Тому дослідники не зовсім впевнені в непрозорих процесах, які використовує їх система, щоб надати відповіді. Але вони сказали, що їх алгоритм — важливий доказ того, що хімія життя слід іншим фундаментальним правилам, ніж в неживому світі.