الذكاء الاصطناعي يكشف أدلة حياة عمرها 3.3 مليار سنة

تقنية جديدة معززة بالتعلم الآلي قد تساعدنا في العثور على أدلة لوجود حياة على كواكب أخرى.

يُعد السؤال عن متى ظهرت الحياة على الأرض واحدًا من أعمق الألغاز في تاريخ كوكبنا. وعلى الرغم من أن لدى العلماء فكرة قوية عن وقت حدوث هذا التحول، إلا أن أداة ذكاء اصطناعي جديدة تأتي لتعزيز الأدلة القائمة وتقديم طريقة جديدة تمامًا للكشف عن علامات الحياة البدائية على كوكبنا — وربما خارجه أيضًا.

يبلغ عمر الأرض حوالي 4.5 مليار سنة. وبفضل ثروة من الأدلة غير المباشرة من النظائر، والستروماتوليت، والمتحجرات الدقيقة، يعتقد العلماء أن الحياة ظهرت منذ حوالي 3.7 مليار سنة. لكن الدليل المباشر — السجل الكيميائي الحيوي — لا يعود إلا إلى حوالي 1.6 مليار سنة فقط. ومن خلال الجمع بين التعلم الآلي والتحليل الكيميائي المتطور، تمكن فريق دولي من الباحثين من اكتشاف بصمات حيوية (biosignatures) تمدد السجل الكيميائي الحيوي للأرض بشكل كبير، مما يؤكد ما اقترحته الأدلة غير المباشرة منذ فترة طويلة.

تتضمن النتائج، التي نُشرت يوم الاثنين في مجلة Proceedings of the National Academy of Sciences، اكتشاف "بصمات" كيميائية خلفتها الميكروبات في صخور عمرها 3.3 مليار سنة. علاوة على ذلك، وجدوا بصمات كيميائية للحياة القائمة على التمثيل الضوئي في صخور يصل عمرها إلى 2.5 مليار سنة، مما يمدد السجل الكيميائي لعملية التمثيل الضوئي المحفوظ في جزيئات الكربون بأكثر من 800 مليون سنة.

لفهم كيف يمكن لهذا النموذج الجديد التمييز بدقة بين البصمات الحيوية والمواد غير الحيوية، يمكنك التفكير فيه مثل برامج التعرف على الوجه.

تم تدريب النموذج على بيانات GC-MS (التحليل الكروماتوغرافي للغاز - مطياف الكتلة). تبدو هذه البيانات الطيفية ثلاثية الأبعاد وكأنها منظر طبيعي به قمم ووديان وتلال. ويقوم النموذج بتحديد الأنماط بين هذه الميزات التي تتوافق مع المواد البيولوجية، على غرار كيفية تدريب برامج التعرف على الوجه لتحديد الأشكال التي تشكل عيون الشخص وفمه وأنفه.

وأوضح أنيرود برابهو، أحد الباحثين الرئيسيين: "ينظر النموذج إلى مجموعة البيانات بأكملها، ويكون قادرًا على انتقاء ميزات محددة رئيسية جدًا لمعرفة ما إذا كانت العينة ناتجة عن التمثيل الضوئي أم لا — أو حيوية أم لا — بطريقة لا يستطيع البشر القيام بها بسبب ضخامة البيانات".

النموذج قادر حاليًا على القيام بذلك بدقة 90%، ويأمل الباحثون أن يتحسن مع تدريبه على المزيد من البيانات. قد تكون هذه التقنية الجديدة بمثابة تغيير جذري لعلماء الأحياء القديمة، حيث تسمح لهم باكتشاف المؤشرات الحيوية القديمة حتى في العينات المتدهورة أو المشوهة بشدة.

يمتد البحث عن الحياة القديمة إلى ما هو أبعد من كوكبنا. فعلماء الأحياء الفلكية يبحثون عن أدلة لوجود حياة في أماكن أخرى من النظام الشمسي، مثل المريخ أو أقمار زحل الجليدية.

حقيقة أن الذكاء الاصطناعي كان قادرًا على اكتشاف علامات الحياة القديمة على الأرض بدقة "عززت ثقتي بأننا على المسار الصحيح لتطوير أنواع الأجهزة وخوارزميات التعلم الآلي التي نحتاجها لمحاولة العثور على أدلة للحياة، على سبيل المثال، في صخور المريخ القديمة"، كما قال مايكل وونغ، المؤلف المشارك في الدراسة.

اختار الباحثون تدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات GC-MS إلى حد كبير لأنها أداة جاهزة للطيران الفضائي. وقال وونغ: "لديها تراث في رحلات الفضاء، وهناك واحدة من هذه الأدوات موجودة في بطن مركبة كيوريوسيتي على المريخ الآن".

في المستقبل، يمكن أن يرسل روفر على المريخ أو أي كوكب آخر عينة، ويقوم النموذج بتحليلها بسرعة، ويقدم تنبؤًا أوليًا دقيقًا للغاية يمكن للعلماء استخدامه لاتخاذ قرارات فورية بشأن المنطقة التي يستكشفونها.