Команда ученых из Института Карнеги в коллаборации с японскими коллегами разработала высокоэффективный метод обнаружения следов жизни с использованием искусственного интеллекта, достигнув 90-процентной точности.
Для обучения ИИ были использованы данные молекулярных исследований, включающие 134 известных образца абиотической и биотической природы. Алгоритм успешно распознавал объекты, такие как раковины, зубы, кости, листья, волосы и клетки различных организмов, а также окаменелости и древние останки.
Основная идея нейронной сети заключается в том, что химия живых организмов значительно отличается от неорганического мира. После успешного обучения ИИ определял биогенное или абиогенное происхождение других известных образцов.
С точностью до 90% алгоритм успешно справился с этой задачей, определяя биогенное происхождение различных объектов. По сути, данный метод распознает три основных категории: абиотические, живые биотические и окаменелые биотические. Следовательно, он способен различить свежие биологические образцы от окаменелостей.
«Если мы найдем признаки жизни где-то еще, мы сможем сказать, произошла жизнь на Земле и других планетах от одного источника, или разных», — рассказал автор исследования Роберт Хазен.
Ученые надеются, что технология может сыграть важную роль в решении ряда научных загадок, например, в обнаружении древнейших микробов в отложениях, сформировавшихся 3,5 млрд лет назад. Об этом сообщает RTVI со ссылкой на журнал PNAS.
Ранее МедиаПоток писал, что нейросеть обладает способностью решать глобальные проблемы человечества.
