화요일, 4월 23, 2024
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새로운 AI 도구는 태양계에서 외계 생명체를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다


과학자들은 화성 운석 안에서 막대 모양의 미세한 물체를 발견했습니다. ALH84001 이것이 화석화된 미생물일 수 있는지 아니면 비생물학적 구조일 수 있는지에 대한 논쟁은 오늘날에도 여전히 격렬합니다. 이제 새로운 인공지능(일체 포함) 기술을 사용하면 과학자들은 이러한 구조물과 다른 구조물이 생물학적 기원인지 여부를 더 잘 결정할 수 있습니다. 이미지를 통해 NASA/JSC/스탠퍼드 대학교.

인공지능(일체 포함)는 빠르게 현대 사회의 필수적인 부분이 되어가고 있습니다. 사용할 수 있는 것의 수는 거의 끝이 없는 것 같습니다. 천문학자들은 이미 사용하고 있어요 은하, 별, 행성을 연구합니다. 그리고 잠재적인 용도 중 하나는 가장 큰 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리 혼자야? 새로운 기계 학습 기술은 그러한 가능성을 제공합니다. 즉, 90% 정확도로 태양계의 현재 또는 과거 수명을 테스트하는 것입니다. 카네기사이언스 연구진이 AI 기반 신기술을 개발해 발표 2023년 9월 25일에 있었습니다. 그들은 그것을 우주생물학의 성배.

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연구진이 이끄는 로버트 헤이젠 카네기에서, 출판됨 그들의 동료 검토 조사 결과 국립과학원(National Academy of Sciences)의 간행물 2023년 9월 25일.

종이 정해진:

우리는 우주생물학의 가장 중요한 문제 중 하나인 우주생물학의 결정을 위한 간단하고 신뢰할 수 있으며 실용적인 방법의 개발에 상당한 진전이 있었음을 보고합니다. 생물학적 다른 세계와 지구상 최초의 생명체 흔적에 대한 행성 샘플의 유기 물질.

AI로 인해 외계 생명체 검색이 더 쉬워질 수 있다

새로운 AI 도구의 목적은 화성이나 태양계의 잠재적으로 거주 가능한 장소에서 채취한 샘플의 생물학적 기원과 비생물학적 기원을 분석하고 구별하는 것입니다. 이 기술은 생물학적 기원과 비생물학적 기원의 차이를 더 쉽게 구분할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 새로운 우주선 임무에서는 획득한 샘플에 이를 사용할 수 있습니다. 헤이젠으로서 설명했다:

이 일상적인 분석 방법은 외계 생명체 탐색에 혁명을 일으키고 지구상 최초 생명체의 기원과 화학적 성질에 대한 이해를 심화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 로봇 우주선, 착륙선 및 탐사선에 스마트 센서를 사용하여 샘플이 지구로 돌아오기 전에 생명체의 흔적을 검색할 수 있는 길을 열어줍니다.

또 다른 가능한 응용 분야는 화성에서의 샘플 분석() NASA의 장비 호기심 임시 과녁. 수석 저자 짐 클리브스 도쿄공업대학에서는 이렇게 말했습니다.

외계 생명체에 대한 탐구는 현대 과학에서 가장 흥미진진한 노력 중 하나로 남아 있습니다. 이 새로운 연구의 의미는 많지만 세 가지 중요한 시사점이 있습니다. 첫째, 어떤 심층적인 수준에서 생화학은 생화학과 다릅니다. 비생물적 유기화학; 둘째, 화성과 고대 지구 샘플을 보고 그들이 한때 살아 있었는지 알 수 있습니다. 셋째, 이 새로운 방법은 미래의 우주생물학 임무에 중요한 영향을 미치면서 대체 생물권을 지구의 생물권과 구별할 수 있을 가능성이 높습니다.

90% 정확도로 평생 테스트

그럼 어떻게 작동하나요? 다른 유형의 테스트와 달리 이 기술은 특정 종류의 분자나 화합물만 검색하는 것이 아닙니다. 오히려, 다음을 통해 밝혀지는 샘플의 분자 패턴에서 미묘한 차이를 찾습니다. 열분해 가스 크로마토그래피 분석. 이 분석은 샘플의 구성 요소를 분리하고 식별합니다. 그런 다음 과학자들은 질량 분석 (질량 대 전하 비율)을 사용하여 해당 구성 요소의 분자량을 분석합니다.

새로운 기술을 위해 연구진은 알려진 134개의 기술을 사용했습니다. 비생물적 (생명에 의해 생성되지 않음) 또는 생물학적 (생물에서 유래) 탄소가 풍부한 샘플. 그런 다음 분자 분석을 통해 샘플의 다차원 데이터를 사용하여 AI 알고리즘을 훈련했습니다. 이제 90%의 정확도로 샘플의 출처를 “예측”할 수 있습니다. 인상적인! 그 신문은 이렇게 말했습니다.

우리는 다양한 육상 및 외계 탄소질 물질의 열분해 GC-MS 측정을 기계 학습 기반 분류와 결합하여 다음을 포함하여 비생물 기원 샘플과 생물 표본 간의 구별에서 ~90% 정확도를 달성하는 강력한 방법을 개발했습니다. 고도로 분해된 고대의 생물학적 유래 샘플.

예측된 출처는 세 가지 범주로 나뉩니다.

– 조개, 치아, 뼈, 곤충, 나뭇잎, 쌀, 사람의 머리카락, 미세한 암석에 보존되어 있는 세포와 같은 생물체.

– 지질학적 처리에 의해 변형된 고대 생명체의 잔재(예: 석탄, 석유, 호박 및 탄소가 풍부한 화석).

– 순수한 실험실 화학 물질(예: 아미노산) 및 탄소가 풍부한 운석과 같은 비생물적 기원의 샘플.

삶의 증거를 찾는 것은 쉽지 않습니다

탄소는 시간이 지남에 따라 분해되기 때문에 탄소 샘플이 생물학적 기원인지 여부를 결정하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고, 새로운 기술은 수억 년 전의 샘플에서 고대 생물학의 증거를 성공적으로 발견했습니다. 하젠은 이렇게 말했습니다.

우리는 생명의 화학적 성질이 무생물 세계의 화학적 성질과 근본적으로 다르다는 생각에서 시작했습니다. 생체분자의 다양성과 분포에 영향을 미치는 ‘생명의 화학적 규칙’이 있다는 것입니다. 만약 우리가 그러한 규칙을 추론할 수 있다면, 우리는 생명의 기원을 모델링하거나 다른 세계에서 생명의 미묘한 징후를 탐지하려는 우리의 노력을 안내하는 데 이를 사용할 수 있습니다.

새로운 도구는 다른 기술보다 샘플에서 더 많은 미묘한 속성을 찾을 수 있습니다. 연구자들은 이를 금전적 가치, 금속 유형, 주조 연도, 무게 또는 반경과 같은 다양한 속성에 따라 동전을 분리하는 것에 비유했습니다. 아니루드 프라부 Carnegie Science에서는 이렇게 말했습니다.

그리고 수백 가지의 이러한 속성이 관련되어 있는 경우 AI 알고리즘은 정보를 수집하고 매우 미묘한 통찰력을 생성하는 데 매우 중요합니다.

수천 개의 작은 점으로 이루어진 구체 내부에 뇌 모양의 회로 기판 유형 패턴이 있습니다.
크게 보기. | 예술가의 인공 시각화 신경 회로망. AI는 이제 현대 사회의 다양한 측면에서 활용되고 있습니다. 외계 생명체를 찾는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이미지 제공: mikemacmarketing/ 위키미디어 공용 (CC BY 2.0 DEED).

AI를 통해 지구상의 삶에 대해 더 많이 배우기

과학자들은 또한 AI 테스트를 사용하여 고대 지질학의 역사와 지구상의 생명체에 대해 더 많이 배울 수 있습니다. 여기에는 서호주에서 발견된 35억년 된 검은 퇴적물의 기원이 포함됩니다. 과학자들은 아직도 이 암석의 기원에 대해 논쟁을 벌이고 있습니다. 일부는 지구에서 가장 오래된 화석 미생물이 포함되어 있다고 생각하는 반면, 다른 일부는 생명체의 잔재가 전혀 없다고 주장합니다. 캐나다 북부, 남아프리카 및 중국의 암석을 포함하여 다른 암석에 대해서도 여전히 논의가 진행되고 있습니다. 하젠은 이렇게 말했습니다.

우리는 이 암석에 있는 유기 물질의 생물학적 기원에 대한 오랜 질문을 해결하기 위해 지금 우리의 방법을 적용하고 있습니다.

또한, 새로운 AI 도구는 고생물학, 심지어 고고학을 포함한 다른 연구 분야의 연구자에게도 도움이 될 수 있습니다. Hazen은 다음과 같이 추측했습니다.

AI가 생물과 비생물, 현대 생물과 고대 생물을 쉽게 구별할 수 있다면 우리는 또 어떤 통찰력을 얻을 수 있을까요? 예를 들어, 고대 화석 세포에 핵이 있었는지, 아니면 광합성을 했는지 알아낼 수 있을까요? 그을린 유적을 분석하고 고고학 유적지에서 다양한 종류의 나무를 구별할 수 있을까요? 그것은 마치 우리가 가능성의 광대한 바다에 발가락을 담그고 있는 것과 같습니다.

아마도 지금까지 발견된 가장 초기의 알려진 목재 구조물은 – 지난달 말에 보고됐어요 – 이에 대한 좋은 후보가 될까요? 거의 50만 년 전 중앙아프리카에서 발견된 증거에 따르면 초기 호미닌은 오래 전에 만들어졌음을 시사합니다. 호모 사피엔스 나타났다.

결론: 미국과 일본의 연구원들은 과거 또는 현재의 삶에 대한 증거가 있는지 여부를 90% 정확도로 판단할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했습니다.

출처: 기계 학습을 기반으로 한 강력하고 불가지론적인 분자 생체특징

카네기 사이언스를 통해

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