用 AI 判讀外星生命跡象準確率已達九成

2023-10-09 00:00:00    編輯: 台北 天文館
導讀 由於太空望遠鏡觀測技術快速發展,尋找外星生命特徵與跡證,成為現代天文生物學家和古生物學家共同努力的核心項目。 最近研究員開發出有力方法,將各種地質衛星觀測地球與地球古生物樣本,分析含碳物質,先用氣相...


由於太空望遠鏡觀測技術快速發展,尋找外星生命特徵與跡證,成為現代天文生物學家和古生物學家共同努力的核心項目。

最近研究員開發出有力方法,將各種地質衛星觀測地球與地球古生物樣本,分析含碳物質,先用氣相層析質譜儀(GC-MS)分析數據,交給AI機器學習,以地球樣本分類學習,再實際比對判讀太空望遠鏡光譜觀測結果,用AI判讀是否為生命現象產生的物質或證據,且同步機器學習並納入或修正分類系統。實際成果發現,判讀準確率高達90%。

判讀分類觀測數據的困難,在於如何不只於系外行星或恆星形成區的分子雲,找到生命現象的關鍵物質,如形成DNA所需的核苷酸等大型蛋白質分子,而在是否藉AI高速演算與歸納分析大量樣本,研究樣本及環境化學物質分布,找到並發展出能影響生物分子多樣性與分布的生命化學規則。

也就是說,是否能藉AI發現甚至模擬完整生命起源與形成,並以此檢測比較太空望遠鏡的觀測結果,綜合比較化學環境,判斷接下來是否重演生命演化。若能形成數種生命演化路徑,是否皆為有效,甚至能演化出何種形態的外星生命。

研究結果顯示,生命與非生命性跡證最大差異,在於生命現象,如活體細胞會含非常溶於水、與生命運作有關的物質,細胞質及其他物質如DNA等。但也有非常不溶於水、保護前述物質的構造,如細胞膜,如果將活體細胞分解並光譜分析,就會得到非常水溶性分子和非常不溶於水的分子混合物,分布於整個光譜。非生命性跡證光譜分析形態,與上述生命性跡證有很大差異。

結合AI研究的特色,就是會不斷導引新想法,且無法完整預測將來研究範圍,很可能超出人類想像以外。

(本文由 授權轉載;首圖來源:)



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