"الكأس المقدسة لعلم الأحياء الفلكي" - يمكن لتقنية جديدة للتعلم الآلي تحديد ما إذا كانت العينة من أصل بيولوجي أو غير بيولوجي بدقة تصل إلى 90٪.
طور العلماء طريقة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لرصد علامات الحياة على الكواكب الأخرى. وهذه الطريقة، بدقة تصل إلى 90%، تفرق بين العينات البيولوجية وغير البيولوجية من خلال تحليل الأنماط الجزيئية. ويعد بإحداث ثورة في استكشاف الفضاء وفهمنا لأصول الحياة، مع تطبيقات محتملة في مختلف المجالات بما في ذلك علم الأحياء وعلم الآثار.
"الكأس المقدسة لعلم الأحياء الفلكي" - يمكن لتقنية جديدة للتعلم الآلي تحديد ما إذا كانت العينة من أصل بيولوجي أو غير بيولوجي بدقة تصل إلى 90٪.
اكتشف العلماء اختبارًا بسيطًا وموثوقًا لعلامات الحياة الماضية والحاضرة على كواكب أخرى، وهو "الكأس المقدسة لعلم الأحياء الفلكي".
في بحث حديث نُشر في مجلة Proceedings of the National Academy of Sciences، أفاد فريق من سبعة باحثين، بتمويل من مؤسسة جون تمبلتون وبقيادة جيم كليفز وروبرت هازن من معهد كارنيجي للعلوم، أن طريقة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ميزت العينات البيولوجية الحديثة والقديمة من تلك غير البيولوجية دقيقة بنسبة 90%.
ثورة في استكشاف الفضاء وعلوم الأرض
يقول الدكتور هازن: "هذه الطريقة التحليلية الروتينية لديها القدرة على إحداث ثورة في البحث عن حياة خارج كوكب الأرض وتعميق فهمنا لكل من أصل الحياة وكيمياء الحياة المبكرة على الأرض". علامات الحياة قبل عودة العينات إلى الأرض."
وعلى الفور، يمكن أن يكشف الاختبار الجديد عن تاريخ الصخور القديمة الغامضة على الأرض، وربما تاريخ العينات التي تم جمعها بالفعل بواسطة أداة تحليل العينات (SAM) الخاصة بمركبة الهبوط على المريخ. "الثبات" على المريخ.
"سيتعين علينا تكييف طريقتنا مع بروتوكولات SAM، ولكن قد يكون لدينا بالفعل بيانات لتحديد ما إذا كانت هناك جزيئات على المريخ من المحيط الحيوي العضوي المتطاير."
النقاط الرئيسية من الدراسة الجديدة
يقول الباحث الرئيسي جيم كليفز من مختبر الأرض والكواكب بمعهد كارنيجي للعلوم بواشنطن العاصمة: "يظل البحث عن حياة خارج كوكب الأرض أحد أهم المساعي في العلوم الحديثة".
"هذا البحث الجديد له العديد من الآثار، ولكن هناك ثلاث نقاط رئيسية: أولا، الكيمياء العضوية البيولوجية تختلف عن الكيمياء العضوية غير البيولوجية؛ ثانيا، يمكننا أن ننظر إلى عينات من المريخ والأرض القديمة ومعرفة ما إذا كانوا على قيد الحياة يوما ما وثالثًا، من المحتمل أن تكون الطريقة الجديدة قادرة على التمييز بين المحيطات الحيوية للأرض والمحيطات الحيوية البديلة، مع آثار كبيرة على المهام البيولوجية الفلكية المستقبلية.
دور الذكاء الاصطناعي في التمييز بين العينات الحيوية وغير الحيوية
ولا يعتمد الأسلوب التحليلي المبتكر على تحديد جزيء معين أو مجموعة مركبات معينة في العينة فحسب.
وبدلاً من ذلك، أظهر الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التفريق بين العينات الحيوية وغير الحيوية من خلال الكشف عن الاختلافات الدقيقة في الأنماط الجزيئية للعينة كما كشف عنها تحليل كروماتوجرافيا الغاز الانحلال الحراري (الذي يفصل ويحدد مكونات العينة)، ثم عن طريق قياس الطيف الكتلي (الذي يحدد الأوزان الجزيئية لتلك المكونات).
وتم استخدام بيانات واسعة النطاق متعددة الأبعاد من التحليلات الجزيئية لـ 134 عينة غنية بالكربون، المعروفة باسم اللاأحيائية أو الحيوية، لتدريب الذكاء الاصطناعي حتى يتمكن من التنبؤ بأصل عينة جديدة. نجح الذكاء الاصطناعي في التعرف بدقة تصل إلى حوالي 90% على عينات مصدرها كائنات حية، مثل الأصداف والأسنان والعظام والحشرات وأوراق الشجر والأرز وشعر الإنسان والخلايا المحفوظة في الصخور الدقيقة الحبيبات؛ بقايا الحياة القديمة التي تمت معالجتها جيولوجيًا (مثل الفحم والنفط والعنبر والحفريات الغنية بالكربون)، أو عينات من أصل غير حيوي، مثل المواد الكيميائية النقية في المختبر (مثل الأحماض الأمينية) والنيازك الغنية بالكربون.
ويضيف المؤلفون أنه حتى الآن كان من الصعب تحديد مصدر العديد من عينات الكربون القديمة، لأن مجموعات الجزيئات العضوية، سواء كانت حيوية أو غير حيوية، تميل إلى التحلل بمرور الوقت.
ولدهشتهم، وعلى الرغم من التحلل والتغيير الكبيرين، كشفت الطريقة التحليلية الجديدة عن علامات بيولوجية بقيت في بعض الحالات على مدى مئات الملايين من السنين.
فك رموز كيمياء الحياة وإمكانية الاكتشافات المستقبلية
ويقول الدكتور روبرت هازن من معهد كارنيجي للعلوم: «لقد بدأنا بفكرة مفادها أن كيمياء الحياة تختلف جوهريًا عن كيمياء عالم الجماد؛ أن هناك "قواعد كيميائية للحياة" تؤثر على تنوع الجزيئات الحيوية وتوزيعها. إذا تمكنا من وصف هذه القواعد، فيمكننا استخدامها لتوجيه جهودنا لنمذجة أصول الحياة أو اكتشاف العلامات الدقيقة للحياة في عوالم أخرى.
"معنى هذه النتائج هو أننا قد نتمكن من العثور على شكل حياة من كوكب آخر، من محيط حيوي آخر، حتى لو كان مختلفا تماما عن الحياة التي نعرفها على الأرض. إذا وجدنا علامات الحياة في مكان آخر، فإننا سيكون بمقدوره معرفة ما إذا كانت الحياة على الأرض والكواكب الأخرى لها أصل مشترك أم مختلف".
"وبعبارة أخرى، يجب أن تكون الطريقة قادرة على اكتشاف الكيمياء الحيوية الغريبة وكذلك الحياة على الأرض. وهذا أمر كبير لأنه من السهل نسبيا اكتشاف المؤشرات الحيوية الجزيئية للحياة على الأرض، ولكن لا يمكننا أن نفترض أن الحياة الفضائية سوف تستخدم الحمض النووي والأحماض الأمينية وما إلى ذلك. تبحث طريقتنا عن أنماط التوزيع الجزيئي التي تنشأ من متطلبات الحياة للجزيئات "الوظيفية".
"ما أذهلنا حقًا هو أننا قمنا بتدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بنا للتنبؤ بنوعين فقط من العينات - الحيوية أو غير الحيوية - ولكن الطريقة اكتشفت تلقائيًا ثلاث مجموعات متميزة: غير الحيوية، والحيوية، والحيوية الأحفورية. وبعبارة أخرى، يمكنها التمييز بين العينات البيولوجية المعاصرة والعينات الأحفورية - ورقة أو خضروات تم قطفها للتو، على سبيل المثال، مقارنة بشيء مات منذ فترة طويلة. وهذا الاكتشاف المفاجئ يمنحنا التفاؤل بأن ذلك ممكن يميز أيضًا السمات الأخرى مثل التمثيل الضوئي أو الحياة حقيقية النواة (الخلايا ذات النواة)".
قدرات التحليل للذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأنماط المعقدة
ولشرح دور الذكاء الاصطناعي، يستخدم أحد مؤلفي الدراسة، أنيرود برابهو، من معهد كارنيجي للعلوم، فكرة فصل العملات المعدنية بخصائص مختلفة - القيمة النقدية، أو المعدن، أو الاختلاف، أو الوزن أو نصف القطر، على سبيل المثال - ثم يذهب أبعد من ذلك للعثور على مجموعات من السمات التي تنشئ عمليات فصل وتجمعات أكثر دقة. "عندما يتعلق الأمر بالمئات من هذه الميزات، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي لا تقدر بثمن لجمع المعلومات وتوليد رؤى دقيقة للغاية."
ويضيف الدكتور كليفز: "من وجهة نظر كيميائية، فإن الاختلافات بين العينات الحيوية وغير الحيوية ترتبط بأشياء مثل قابلية الذوبان في الماء، والأوزان الجزيئية، والتطاير، وما إلى ذلك."
"الطريقة البسيطة التي أفكر بها هي أن الخلية تحتوي على غشاء وجزء داخلي يسمى العصارة الخلوية؛ وعادةً ما يكون الغشاء غير قابل للذوبان في الماء، في حين أن محتويات الخلية قابلة للذوبان في الماء. هذا الترتيب يبقي الغشاء متجمعًا كما هو موضح في الصورة. فهو يحاول تقليل تلامس مكوناته مع الماء، ويحافظ أيضًا على "المكونات الداخلية" ضد التسرب على سطح الغشاء".
ويقول: "يمكن أيضًا أن تظل المكونات الداخلية ذائبة في الماء على الرغم من كونها جزيئات كبيرة جدًا مثل الكروموسومات والبروتينات".
"لذلك، إذا قمت بتقسيم خلية أو نسيج حي إلى مكوناته، فستحصل على خليط من جزيئات قابلة للذوبان في الماء للغاية وجزيئات غير قابلة للذوبان في الماء منتشرة عبر الطيف. لقد فقدت أشياء مثل النفط والفحم معظم موادها القابلة للذوبان في الماء. خلال تاريخهم الطويل."
"يمكن أن يكون للعينات غير البيولوجية توزيع فريد عبر هذا الطيف بالنسبة لبعضها البعض، ولكنها تختلف أيضًا عن التوزيع البيولوجي."
رواسب سوداء عمرها 3.5 مليار سنة
وقد تحل هذه التقنية قريبًا عددًا من الألغاز العلمية على الأرض، بما في ذلك أصل الرواسب السوداء التي يبلغ عمرها 3.5 مليار عام من غرب أستراليا. هناك جدل حاد حول هذه الصخور، إذ يزعم بعض الباحثين أنها تحتوي على أقدم ميكروبات أحفورية على الأرض، بينما يزعم آخرون أنها خالية من أي علامات للحياة.
وتثير عينات أخرى من الصخور القديمة في شمال كندا وجنوب أفريقيا والصين مناقشات مماثلة.
يقول هازن: "نحن نطبق أساليبنا الآن للإجابة على هذه الأسئلة القديمة حول النشوء الحيوي للمادة العضوية في هذه الصخور".
وقد أثيرت أفكار جديدة حول المساهمات المحتملة لهذا النهج الجديد في مجالات أخرى مثل علم الأحياء وعلم الحفريات وعلم الآثار.
"إذا كان الذكاء الاصطناعي يستطيع التمييز بسهولة بين الحياة الحيوية وغير الحيوية، وكذلك بين الحياة الحديثة والقديمة، فما هي الأفكار الإضافية التي يمكننا اكتسابها؟ على سبيل المثال، هل يمكننا معرفة ما إذا كانت الخلية الأحفورية القديمة تحتوي على نواة، أم أنها عملية التمثيل الضوئي؟ " " يقول الدكتور هازن.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
الردود 5
سنرى ما إذا كان من الممكن أيضًا "هندسة العقل" للذكاء الاصطناعي سلوكيًا، أو ما إذا كان العالم كله سيكتشف مدى كذب منظمة ناسا التي تخدع الناس يوميًا.
رأيت هنا صورة لأرض وفي وسطها عش نمل ويبدو لي أنها صورة مأخوذة من تلسكوب فضائي هههه
هناك كلمات كثيرة لابتلاع العبارة الخالدة "القمامة تدخل، القمامة تخرج". الاستخدام الوحيد الذي أراه لهذه الأداة هو فرز مئات الآلاف من العينات من مصادر خارج كوكب الأرض (والتي لا نملكها حاليًا)، فقط ليتم تركها مع عدد صغير من العينات الإيجابية لمزيد من الاختبارات. كل هذا مع المخاطرة برفض العينات المثيرة للاهتمام. ونحن لم نبدأ حتى بمناقشة احتمالات الاستقراء الخاطئ من جانب الخوارزمية المدربة على بيئة أرضية.
بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم مثال على الصخرة السوداء، والتي من غير الواضح حاليًا ما إذا كانت تحتوي بالفعل على عينة من الحياة. تقوم بإدخال الخوارزمية فيه وتعطي إجابة. ثم ماذا؟ وكيف يمكن دحضها أو تأكيدها؟ ولم تقدم الخوارزمية أي معلومات جديدة، باستثناء أن "الخوارزمية حددت، بنسبة خطأ 10%". يجب عليك العودة إلى المكتب والتخطيط لطريقة جديدة لتحديد ذلك - وعليك القيام بذلك على أي حال، دون مساعدة الخوارزمية.
"سبب البحث عن الحياة على نجوم أخرى غير واضح، فلو كانت هناك حياة أخرى - لكان قد تم اكتشافها منذ زمن طويل، ولو كانت حياة أخرى موجودة على بعد آلاف السنين الضوئية منا - فهي ليست مثيرة للاهتمام أيضًا. يتم إنفاق المليارات لدعم العلماء الذين يحلمون بـ "حرب النجوم"، بدلاً من استخدام الأموال لتعزيز نوعية الحياة على الأرض.
إن وضع تلسكوبات هائلة في الفضاء "ترى" على بعد 300 مليون سنة ضوئية هو أيضًا أمر غير مثير للاهتمام حقًا. مضيعة للوقت والمال"
دقيقة وصحيحة تماما. وفي رأيي سيأتي اليوم الذي يعامل فيه العالم هؤلاء العلماء كما هم ……!؟
سبب البحث عن الحياة على النجوم الأخرى غير واضح. لو كانت هناك حياة أخرى - لكان قد تم اكتشافها منذ زمن طويل، ولو كانت هناك حياة أخرى تبعد عنا آلاف السنين الضوئية - فهذا ليس مثيرا للاهتمام أيضا... يتم إنفاق المليارات لدعم العلماء الذين يعيشون أحلام "حرب النجوم"، بدلا من ذلك. استخدام الأموال لتحسين نوعية الحياة على الأرض.
كما أن وضع تلسكوبات هائلة في الفضاء "ترى" على بعد 300 مليون سنة ضوئية ليس أمرًا مثيرًا للاهتمام حقًا. مضيعة للوقت والمال.
وهناك طريقة أخرى من النوع الذي يسمى "كيف لم نفكر في ذلك؟" وتسمى هذه الطريقة تحليل المصدر. خلال أزمة الصواريخ الكوبية، حلقت طائرات المخابرات الأمريكية فوق كوبا مزودة بكاميرات وصورت الجزيرة من ارتفاع 20 كيلومترا وحددت صوامع الصواريخ التي وضعها الروس هناك. يمكن للأقمار الصناعية الاستخباراتية تصوير الأشياء بدقة تبلغ عشرات السنتيمترات لكل بكسل. إذا لم أكن مخطئًا، فهناك بعض الأقمار الصناعية التي تصل دقتها إلى 10 سم لكل بكسل. بعد إطلاق "أوفيك 1"، تم نشر عدد من صوره في أخبار القناة الأولى. ويمكن رؤية صور لميناء عراقي بوضوح، بما في ذلك الرافعات والطرق وحتى حركة مرور المركبات. أتذكر هذه الصور جيدًا. تلتقط المركبة الفضائية MRO Mars من ارتفاع 1 كيلومتر صورًا بدقة 3 سم لكل بكسل. تلتقط مركبة كيوريوسيتي المخصصة لجميع التضاريس صورًا بدقة 400 سم لكل بكسل ينطبق هنا أيضًا الأقمار الصناعية، أما بالنسبة للمريخ فله العديد من المفاجآت، أما بالنسبة للمركبات الفضائية المستقبلية التي ستنطلق إلى كواكب وأقمار المجموعة الشمسية، فسيكون من الضروري وجود كاميرات ذات دقة عالية جدًا. وفي السبعينيات، تم تطوير مجال جديد يسمى علم الآثار الفلكية، ولم تكن كاميرات هذه الأقمار الصناعية موجهة نحو الأرض، بل للحفاظ على المواقع الأثرية وتحديدها. ولا يوجد سبب يمنع استخدام نفس الطريقة في أي مكان آخر في النظام الشمسي.