Появился алгоритм для поиска инопланетной жизни. Он работает, но ученые не знают как

The diversity of exoplanets is large — more than 800 planets outside the Solar System have been found to date, with thousands more waiting to be confirmed. Detection methods in this field are steadily and quickly increasing — meaning that many more exoplanets will undoubtedly be discovered in the months and years to come. As an international scientific organisation, the IAU dissociates itself entirely from the commercial practice of selling names of planets, stars or or even "real estate" on other planets or moons. These practices will not be recognised by the IAU and their alternative naming schemes cannot be adopted. Анастасия Никифорова

Новый алгоритм машинного обучения может различать биологические и небиологические образцы с точностью 90%.

Ученые создали программу искусственного интеллекта (ИИ), которая может обнаруживать инопланетную жизнь в физических образцах, хотя они не уверены, как именно она работает.

По словам ученых, новый алгоритм машинного обучения, обученный с использованием живых клеток, окаменелостей, метеоритов и химических веществ, изготовленных в лаборатории, может различать образцы биологического и небиологического происхождения в 90% случаев. Тем не менее, внутренняя работа алгоритма остается загадкой.

Он может просканировать жизнь на Красной планете, просматривая данные о марсианских породах, собранных марсоходом Curiosity, а также потенциально раскроет происхождение таинственных и древних камней, найденных на Земле.

Исследование опубликовано в журнале PNAS.

«Наш метод ищет закономерности в молекулярных распределениях, которые возникают из-за потребности жизни в “функциональных” молекулах», — объясняют авторы алгоритма.

Ученые использовали метод, уже используемый на космическом корабле НАСА: пиролиз или безвоздушное нагревание образца, чтобы разделить его на газ и биоуголь. Затем разложенные части образца анализируют с помощью хроматографии, прежде чем его атомы транскрибируют в данные с помощью масс-спектроскопии.

После получения данных из 134 богатых углеродом образцов известного происхождения алгоритм машинного обучения различал продукты недавней и древней жизни (такие как раковины, зубы, кости, уголь и янтарь) и органические соединения с абиотическим происхождением (например, лабораторные аминокислоты) с точностью 90%.

Системы искусственного интеллекта рассматриваются только с точки зрения их входных данных и выходных данных. Поэтому исследователи не совсем уверены в непрозрачных процессах, которые использует их система, чтобы предоставить ответы. Но они сказали, что их алгоритм — важное доказательство того, что химия жизни следует другим фундаментальным правилам, чем в неживом мире.

Читать далее:

С самой известной звездой в небе что-то происходит. Рассказываем главное

Посмотрите на неуловимого кальмара у Галапагосских островов: его засняли живым впервые за 18 лет

Выяснилось, какие орехи снижают холестерин и сколько их надо есть в день

Изображение в: Wikimedia Commons | Сведения о лицензии. Источник: IAU/L. Calçada