Crean inteligencia artificial para saber si hubo (o hay) vida en Marte

Un grupo de científicos ha desarrollado un nuevo método «revolucionario» para determinar si hay vida en Marte.

El equipo informa que su prueba, que utiliza un sistema de inteligencia artificial, tiene una precisión cercana al 90 % para evaluar muestras de vida pasadas y presentes.

Este método tiene «el potencial de revolucionar la búsqueda de vida extraterrestre y profundizar nuestra comprensión, tanto del origen como de la química de la vida más temprana en la Tierra», explicó Robert Hazen, del Instituto Carnegie para la Ciencia de Washington y codirector del estudio.

Le han llamado el «santo grial de la astrobiología».

El nuevo «test» no solo identifica una molécula o grupos específicos de compuestos en una muestra.

Los investigadores señalaron que, gracias a la inteligencia artificial, pueden diferenciar entre muestras de naturaleza biótica, plantas, animales y bacterias y de origen abiótico, agua, suelo y atmósfera.

Este análisis se logra a través de la identificación de diferencias sutiles dentro de los patrones moleculares de una muestra.

«Esto abre el camino para el uso de sensores inteligentes en naves espaciales robóticas, módulos de aterrizaje y vehículos exploradores para buscar signos de vida antes de que las muestras regresen a la Tierra», agregó Hazen.

Pero también podría evaluar muestras ya recolectadas por el rover Curiosity, que la NASA aterrizó en Marte hace 11 años.

El equipo explica que estos análisis podrían realizarse utilizando un instrumento analítico llamado SAM (Análisis de Muestras en Marte, en sus siglas en inglés).

El Curiosity, por ejemplo, encontró pistas de que Marte probablemente tenía un clima cíclico parecido al de la tierra. También ha detectado firmas de carbono.

Son indicios que hacen sospechar que pudo haber vida en Marte.

«Tendremos que modificar nuestro método para que coincida con los protocolos de SAM, pero es posible que ya tengamos datos disponibles para determinar si hay moléculas en Marte de una biosfera marciana orgánica», señaló Jim Cleaves, el autor principal de la investigación.

«La búsqueda de vida extraterrestre sigue siendo uno de los esfuerzos más tentadores de la ciencia moderna», reconoce Cleaves.

La inteligencia artificial capaz de buscar vida en Marte se entrenó con una gran cantidad de datos multidimensionales.

Fueron extraídos de análisis moleculares de 134 muestras conocidas, abióticas o bióticas, ricas en carbono.

Utilizaron restos de seres vivos, como conchas, dientes, huesos, insectos, hojas y cabello humano.

También usaron restos de vida antigua, alterados por procesamiento geológico: carbón, petróleo, ámbar y fósiles ricos en carbono.

Además, sumaron muestras con orígenes abióticos, como productos químicos puros de laboratorio, y pedazos de meteoritos ricos en carbono.

Los orígenes de muchas muestras antiguas que contienen carbono habían sido difíciles de determinar.

Las colecciones de moléculas orgánicas, ya sean bióticas o abióticas, tienden a degradarse con el tiempo.

Sin embargo, su nueva inteligencia artificial detectó signos de biología conservada, en algunos casos, durante cientos de millones de años.

«Estos resultados significan que es posible que podamos encontrar una forma de vida de otro planeta, de otra biosfera, incluso si es muy diferente de la vida que conocemos en la Tierra», dice Hazen.

«Y, si encontramos signos de vida en otros lugares, podremos saber si la vida en la Tierra y otros planetas tiene un origen común o diferente».

No son el único equipo que ha descubierto el potencial de la inteligencia artificial para buscar vida en Marte.

Investigadores del Instituto de Astrobiología de la NASA combinaron en un modelo la estadística ecológica con técnicas de aprendizaje automático.

A este otro sistema le confieren un 88% de precisión.

Esta inteligencia artificial fue puesta a prueba en el desierto de Atacama, Chile, y tiene la capacidad de mapear «biofirmas»: cualquier característica que brinde evidencia de vida pasada o presente.

Fuente: EurekAlert