La inteligencia artificial está aprendiendo a encontrar vida extraterrestre

Un equipo demuestra que un sistema de IA puede distinguir entre muestras biológicas y no biológicas con un 90% de precisión, un avance que, según afirman, acelerará la búsqueda de marcadores biológicos (signos de vida) fuera de la Tierra.
Los sistemas con inteligencia artificial (IA) son cada vez más hábiles para realizar numerosas tareas complejas a nivel humano. Son muy pocas las semanas en las que desconocemos su uso o novedades en un campo completamente nuevo. Este lunes, un equipo estadounidense informa de que un sistema de IA está funcionando bastante bien -con un 90% de fiabilidad- a la hora de realizar una etapa crucial en la búsqueda de vida fuera de la Tierra: determinar si el origen de las muestras es biológico o no (abiótico). O lo mismo, si estas muestras demuestran que allí hay (o hubo) seres vivos.

Uno de los mayores anhelos de los científicos es buscar signos de vida extraterrestre pasada o presente. Esta investigación se realiza en planetas mucho más lejanos (exoplanetas o planetas extrasolares) utilizando otros métodos y telescopios que intentan encontrar esos planetas fuera, así como dentro de nuestro sistema solar mediante misiones robóticas como los vehículos Curiosity o Perseverance en Marte. En todo el Sistema Solar pueden existir biofirmas o biomarcadores, es decir, sustancias que podrían señalar la presencia de vida tal como la conocemos en la Tierra.

El oxígeno molecular, el ozono y el metano son ejemplos de estas biofirmas, que son sustancias, isótopos o fenómenos naturales que ofrecen pruebas de la presencia o ausencia de vida. Un biomarcador es una sustancia que indica la presencia de vida, pero la presencia de una de estas sustancias no implica la presencia de vida. En la Tierra, por ejemplo, los seres vivos como las bacterias y las vacas producen metano. En Marte también se ha encontrado este gas, pero su origen puede deberse tanto al vulcanismo como a procesos biológicos.

De manera similar a como existen elementos orgánicos producidos por la actividad biológica (de los seres vivos) y los que no, el sistema de inteligencia artificial que presentará la revista de este lunes se está entrenando en la diferencia entre ambos. Un grupo del Instituto Carnegie Estadounidense para la Ciencia dirigido por Jim Cleaves y Robert Hazen publicó sus hallazgos en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Según el astrobiólogo y mineralogista Robert Hazen, comenzaron con “la idea de que la química de la vida difiere fundamentalmente de la del mundo inanimado, que existen ‘reglas químicas de la vida’ que influyen en la diversidad de biomoléculas y su distribución. Si Si pudiéramos descubrir estas reglas, podríamos usarlas para dirigir nuestra investigación hacia la simulación de los orígenes de la vida o la búsqueda de indicios minúsculos de vida en otros planetas”.

Los datos del análisis molecular de 134 muestras ricas en carbono, tanto de origen biológico como no biológico, se utilizaron para entrenar su sistema de IA. Este estudio encontró que la IA era capaz de diferenciar entre muestras bióticas y abióticas al detectar señales sutiles. diferencias en los patrones moleculares que se obtuvieron después del análisis con herramientas que identifican por separado los componentes de una muestra y que determinan por separado los pesos moleculares de esos componentes. En particular, la IA logró determinar correctamente el origen de muestras de organismos vivos (como conchas, huesos, dientes, insectos, hojas o pelos modernos), restos de vida antigua alterados por procesos geológicos (carbón, fósiles ricos en carbono). , aceite o ámbar) y muestras de origen no biológico.

Hazen afirma que su método de análisis, que pretenden aplicar a rocas terrestres antiguas sobre las cuales existe desacuerdo entre los académicos, “tiene el potencial de revolucionar la búsqueda de vida extraterrestre y profundizar nuestro conocimiento de la química y el origen de las primeras formas de vida”. en la tierra.”. Por ejemplo, algunos científicos afirman que los sedimentos descubiertos en Australia Occidental que tienen 3,5 mil millones de años contienen los fósiles de microbios más antiguos, mientras que otros científicos insisten en que no es así.

El astrobiólogo estadounidense piensa que este sistema de inteligencia artificial podría incorporarse a los sensores inteligentes que llevarían las naves espaciales y los vehículos robóticos para buscar señales de vida antes de devolver muestras a la Tierra.

Ajeno al estudio publicado en PNAS, Jorge Pla-Garca, investigador del Centro de Astrobiología (CAB/CSIC-INTA), cree que se trata de “una investigación muy interesante que podría ayudar a los astrobiólogos en el futuro a la hora de determinar si alguna de las muestras analizadas fuera de la Tierra son o no biomarcadores, señala este científico, que forma parte del equipo español que ha cedido a la NASA las estaciones meteorológicas que llevan sus rovers marcianos y que ha firmado numerosos estudios sobre la presencia de metano en Marte, recuerda “que sólo se trata de un compuesto orgánico que de forma clara e inequívoca proviene de la actividad biológica”. Y puede resultar difícil saber qué es esto. Las rocas de la Tierra Temprana (como se conocen las primeras fases de nuestro planeta) en nuestro propio planeta pueden ser difíciles de identificar y confirmar que tienen signos de vida pasada. Imagínese intentar lograr esto de forma remota en Marte, un planeta que está a 225 millones de kilómetros de nosotros, si hacerlo aquí en casa es difícil.

Pla-Garca continúa: “Debemos ser capaces de demostrar que la vida puede crearla, así como descartar la posibilidad de que haya sido creada por otros procesos, para poder establecer que una muestra es de origen biológico. El papel de la IA viene juega aquí un papel fundamental según este equipo de investigadores y por eso los resultados parecen muy prometedores, pero también hay que ser cautelosos, ya que hablan de una precisión del 90%, un valor bastante alto pero no suficiente para dejar claro determinar si un compuesto proviene o no de la actividad biológica (en Astrofísica, por ejemplo, para confirmar que un compuesto está presente en la atmósfera de un exoplaneta, necesitamos una precisión del 99,977%)”, señala.

el in situ El análisis de muestras es uno de los principales problemas con los que se enfrenta a diario la comunidad astrobiológica debido al pobre rendimiento de la instrumentación a bordo de las misiones espaciales en comparación con los extremadamente capaces y ambiciosos laboratorios que tenemos en la Tierra. “Por esta razón, necesitamos traer muestras marcianas a la Tierra con la próxima misión Mars Sample Return (MSR) para intentar determinar el origen de las muestras marcianas identificadas como de alto interés astrobiológico según el rover Perseverance. ” .

Sin embargo, como recuerda el científico español, un estudio independiente publicado la semana pasada concluyó que esta misión podría costar más de 10.000 millones de euros y recomendó a la NASA retrasarla o replanificarla. “Quizás en el futuro la IA nos ayude a estudiar muestras a distancia sin tener que traerlas a casa”, especula el científico. Este nuevo estudio “abre un nuevo abanico de posibilidades”, afirma Pla-Garca, que ve la IA como “una herramienta muy poderosa” que ya está siendo utilizada por su propio equipo de investigación para mejorar las previsiones meteorológicas en Marte.