ИИ помогает находить следы жизни в минералах с точностью 97%
Исследователи разработали систему на основе машинного обучения, которая с высокой точностью определяет, образовался ли минерал апатит с участием живых организмов или без них. Точность распознавания составила 96,8%. Это открытие может помочь в поиске следов жизни на других планетах, особенно на Марсе.
Апатит — распространённый фосфатный минерал. Он входит в состав костей и зубов, но также образуется в небиологических процессах. Поэтому сам по себе он не является однозначным признаком жизни. Задача учёных — найти устойчивые биомаркеры, которые надёжно указывают на деятельность организмов.
Для обучения алгоритма исследователи собрали 331 спектр апатита из разных источников: кости, зубная эмаль, ископаемые остатки, а также природные и синтетические образцы. Из каждого спектра выделили 21 параметр, включая положение, ширину и интенсивность спектральных полос. На основе этих данных модель научилась классифицировать минералы.
Особенно важными признаками оказались ширина фосфатной полосы и интенсивность карбонатной полосы. Расширение фосфатной полосы говорит о нарушении кристаллической структуры, а присутствие карбонатов — об изменении состава. Компьютерное моделирование подтвердило, что замещение фосфатов карбонатами усиливает искажения структуры.
Проверка показала, что результат не зависит от конкретных лабораторий или приборов. При перекрёстной проверке по 60 независимым источникам модель сохраняла высокую точность. Это значит, что она опирается на реальные физические различия между биологическим и небиологическим апатитом.
Разработанная система может работать с данными компактных Рамановских спектрометров, которые уже установлены на марсоходе NASA Perseverance и планируются для миссии Rosalind Franklin. Такой подход позволит будущим миссиям быстрее анализировать минералы прямо на месте и выбирать наиболее перспективные образцы для поиска следов внеземной жизни.
