Жаңа әдіс ежелгі тіршілік туралы ақпаратты органикалық заттарға қарағанда әлдеқайда ұзақ уақыт сақтай алатын минералдарды зерттеуге негізделген. Ғалымдардың мәліметінше, әзірленген алгоритм биологиялық жолмен түзілген минералдарды геологиялық процестер нәтижесінде пайда болған минералдардан шамамен 98% дәлдікпен ажырата алады.

Зерттеушілердің пікірінше, бұл технология болашақ ғарыш миссияларының мүмкіндігін едәуір кеңейтеді. Ол қосымша жабдық орнатуды қажет етпей-ақ, қазіргі марсоходтардағы және алдағы уақытта Марсқа жіберілетін аппараттардағы ғылыми құралдарды тиімді пайдалануға жол ашады.

Карнеги ғылым институтының ғалымы Роберт Хейзен мен әріптестері жариялаған зерттеуде Жерден тыс тіршілікті және оның биосигнатураларын іздеу астробиологияның негізгі міндеттерінің бірі екені атап өтілген. Алайда қазіргі таңда ғарыш аппараттары анықтай алатын сенімді тіршілік белгілері әлі де шектеулі.

Осы уақытқа дейін Марстағы миссиялардың басым бөлігі органикалық молекулаларды анықтауға немесе ежелгі су айдындары мен шөгінді жыныстардан қазба қалдықтарын іздеуге бағытталған болатын. Ал миллиондаған, тіпті миллиардтаған жыл бойы биологиялық белсенділіктің іздерін сақтай алатын минералдардың мүмкіндігі жеткілікті деңгейде зерттелмеген.

Қазіргі таңда NASA-ның Perseverance марсоходы биосигнатуралар болуы ықтимал топырақ пен тау жыныстарының үлгілерін мұқият жинап жатыр. Алайда бұл үлгілерді арнайы миссия арқылы Жерге жеткізу жоспары техникалық және қаржылық қиындықтарға байланысты кейінге шегерілген.

Зерттеушілердің айтуынша, Perseverance марсоходында орнатылған ғылыми аспаптар, сондай-ақ Еуропаның болашақ Rosalind Franklin марсоходына орнатылатын жабдықтар Марс бетінде тіршілік белгілерін тікелей іздеуге қабілетті. Бірақ ол үшін осы құралдар жинайтын деректерден барынша көп ақпарат алуды үйрену қажет.

Осы мақсатта ғалымдар Раман спектроскопиясы әдісін пайдаланды. Бұл тәсіл лазер сәулесінің затпен әрекеттесуін талдау арқылы үлгіні бүлдірмей-ақ оның химиялық құрамын және минералдық құрылымын зерттеуге мүмкіндік береді. Зерттеушілердің айтуынша, марсоходтар тіркейтін спектрлер Жердегі зертханалық деректермен салыстыруға келеді. Сондықтан Жерде жиналған спектрлік деректер базасын басқа ғаламшарлардағы ықтимал тіршілік белгілерін түсіндіру үшін қолдануға болады.

Дегенмен табиғи минералдарды талдау оңай емес. Олардың спектрлерінде көптеген қабаттасқан сигналдар, әркелкі фон және химиялық құрамға байланысты өзгерістер кездеседі. Осы себепті бұрын минералдың биологиялық шығу тегін тек спектрдің жекелеген ерекшеліктеріне қарап анықтау өте қиын болған.

Зерттеу нысаны ретінде ғалымдар апатит минералын таңдады. Бұл – Жерде де, ғарышта да кең таралған фосфат минералы. Апатит адамның сүйектері мен тістерінің құрамына кіреді, бірақ ол ешқандай тірі ағзалардың қатысуынсыз табиғи геологиялық процестер нәтижесінде де түзіле алады. Сондықтан ол жаңа әдістің тиімділігін тексеруге қолайлы үлгі саналды.

Зерттеу барысында ғалымдар шығу тегі алдын ала белгілі 331 апатит спектрін жинады. Олардың қатарында биологиялық жолмен түзілген минералдар, табиғи бейорганикалық үлгілер және жасанды синтезделген материалдар болды. Кейін мамандар спектрлердің ең маңызды 21 параметрін таңдап алып, «кездейсоқ орман» (Random Forest) әдісіне негізделген машиналық оқыту алгоритмін үйретті. Жасанды интеллект спектрлік сызықтардың орналасуын, енін және салыстырмалы қарқындылығын талдады.

Нәтижесінде минералдың шығу тегін анықтауда ең маңызды көрсеткіштер ретінде карбонаттық спектрлік сызық пен негізгі фосфаттық сызықтың ені танылды. Бұл параметрлер минералдың химиялық құрамын және оның кристалдық құрылымының ерекшеліктерін көрсетеді. Әдіс 311 үлгіде тексерілген кезде модель биологиялық және бейорганикалық апатитті 96%-дан жоғары дәлдікпен ажырата алды. Алгоритм тек бір биологиялық үлгіні қате түрде бейорганикалық деп, және бір бейорганикалық үлгіні биологиялық деп жіктеген.

Зерттеушілердің пікірінше, бұл әдіс ежелгі минералдық құрылымдардағы тіршілік іздерін іздеудің әмбебап стратегиясын қалыптастырады және болашақ планеталық миссияларда кеңінен қолданылуы мүмкін.

Ғалымдардың айтуынша, ғарыштық ғылыми құралдарды жасанды интеллектпен ұштастыру басқа ғаламшарларда деректерді автономды түрде талдау мүмкіндігін айтарлықтай арттырады. Алдағы уақытта Жерден тыс тіршілікті іздеу минералдық және органикалық биосигнатураларды қатар зерттеуге негізделуі ықтимал. Сондай-ақ зерттеушілер Раман спектроскопиясының нәтижелерін инфрақызыл талдау, лазерлік спектроскопия, рентгендік флуоресценттік талдау және басқа да зерттеу әдістерімен біріктіруді жоспарлап отыр.

Авторлардың пікірінше, жасанды интеллект болашақ ғарыш миссияларының негізгі құралына айналады. Өйткені ол өте үлкен көлемдегі ғылыми деректерден күрделі заңдылықтарды анықтап, биологиялық белсенділіктің ықтимал іздерін кәдімгі геологиялық процестерден ажырата алады. Осындай кешенді тәсілдің арқасында алдағы жылдары ғарыш аппараттары Марс пен басқа да ғаламшарларда тіршілік белгілерін Жерге үлгілерді жеткізбей-ақ өз бетінше анықтайтын деңгейге жетуі мүмкін.