Ilaria Rosella Pagliaro Siamo soli nell'Universo? Questa domanda ha affascinato l'umanità da generazioni e ora la scienza moderna ci avvicina a una risposta tramite un nuovo metodo basato sull'Intelligenza Artificiale
@winterseitler/Pixabay
Da sempre l’umanità è stata affascinata dal mistero che circonda l’esistenza di forme di vita al di fuori del nostro pianeta. In fondo, la ricerca di segni di vita extraterrestre è tra le missioni più avvincenti nel campo della scienza attuale. Di conseguenza, enormi risorse sono state allocate nel settore dell’astrobiologia, mirando a risolvere questo antico enigma. Una potenziale scoperta in questo ambito non solo rivoluzionerebbe la nostra comprensione del cosmo, ma avrebbe anche profonde ripercussioni su filosofia e scienza.
Recentemente, un gruppo di scienziati guidato da Robert Hazen della Carnegie Institution di Washington (USA) e Jim Cleaves della Tokyo University of Technology (Giappone) ha presentato una tecnologia basata sull’Intelligenza Artificiale che promette di rivoluzionare il modo in cui cerchiamo segni di vita extraterrestre.
Questa tecnologia, come riferito nel loro articolo pubblicato sulla prestigiosa rivista PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), vanta una precisione del 90% nella differenziazione tra campioni di origine biotica o abiotica. Non solo può essere un fondamentale strumento nella ricerca di mondi, ma potrebbe anche fornirci informazioni preziose sulle forme di vita più antiche del nostro pianeta. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, il software sviluppato dai ricercatori riesce a determinare se un campione è di natura moderna, antica o derivante da processi abiotici.
Verso nuovi orizzonti: la ricerca su Marte e sulla Luna
Questa innovazione potrebbe risultare fondamentale per l’analisi di campioni prelevati dai rover su Marte o dalla Luna, potenziando ulteriormente i nostri sforzi nella decifrazione dell’origine di alcune formazioni rocciose misteriose. Il punto di forza di questo metodo non è focalizzato solo sul riconoscimento di specifici elementi chimici, ma piuttosto sulla sua capacità di rilevare minime variazioni nei modelli molecolari di un campione, permettendo di differenziare tra materiale biotico e abiotico.
Nel dettaglio, lo studio ha utilizzato una tecnica chiamata “spettrometria di massa con gascromatografia di pirolisi” (Py-CG-MS) per analizzare 134 campioni a base di carbonio. I risultati ottenuti hanno permesso di addestrare l’Intelligenza Artificiale a prevedere l’origine dei campioni analizzati. Sorprendentemente, il modello di apprendimento automatico ha mostrato una capacità di predizione senza paragoni riguardo alla natura di un campione, evidenziando una precisione mai vista prima nel rilevare una possibile biologia aliena.
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Fonte: Pnas.org
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