يمكن لخوارزمية التعلم الآلي الجديدة التمييز بين العينات البيولوجية وغير البيولوجية بدقة تصل إلى 90%، إذ أنشأ العلماء برنامجًا للذكاء الاصطناعي (AI) يمكنه اكتشاف الحياة الغريبة في العينات المادية، ولكن ورغم أن خوارزمية التعلم الآلي الجديدة – التي تم تدريبها باستخدام الخلايا الحية، والحفريات، والنيازك ، والمواد الكيميائية المصنعة في المختبر – يمكنها التمييز بين العينات ذات الأصل البيولوجي وغير البيولوجي بنسبة 90% من الوقت -وفقًا للعلماء الذين قاموا ببنائها- إلا أن طريقة عملها الداخلية تظل لغزًا.
استخدام الاختبار
يقول العلماء إن الاختبار الجديد يمكن استخدامه على الفور تقريبًا، وسوف يقوم بالبحث عن الحياة على المريخ من خلال تحليل البيانات الموجودة على الصخور المريخية التي جمعتها المركبة الفضائية كيوريوسيتي، بالإضافة إلى إمكانية الكشف عن أصول الصخور الغامضة والقديمة الموجودة على الأرض، وقد نشر الفريق النتائج التي توصل إليها في 25 سبتمبر في مجلة PNAS .
“تعني هذه النتائج أننا قد نكون قادرين على العثور على شكل حياة من كوكب آخر، حتى لو كان مختلفًا تمامًا عن الحياة التي نعرفها على الأرض”، كما يقول المؤلف الرئيسي للدراسة روبرت هازن، عالم الأحياء الفلكية في معهد كارنيجي للدراسات، كما قالت مجلة ساينس في واشنطن العاصمة في بيان لها “وإذا وجدنا علامات على وجود حياة في مكان آخر، فيمكننا معرفة ما إذا كانت الحياة على الأرض والكواكب الأخرى مستمدة من أصل مشترك أو مختلف.
الأحماض الأمينية
من السهل نسبيا اكتشاف المؤشرات الحيوية الجزيئية للحياة على الأرض، ولكن لا يمكننا أن نفترض أن الحياة الغريبة سوف تستخدم الحمض النووي، والأحماض الأمينية، وما إلى ذلك. ويوضح علماء الدراسة أن طريقتهم تبحث عن أنماط الحياة داخل العناصر المختلفة، إذ يعرف العلماء بالفعل أن خلط المواد الكيميائية والاحتفاظ بها في درجات حرارة البحار البدائية يمكن أن يولد جزيئات عضوية مثل الأحماض الأمينية (وحدات بناء البروتين الأساسية للحياة). وقد وجدوا أيضًا أدلة على وجود هذه العناصر البنائية على النيازك وحتى على كويكب بعيد .
ولكن إذا أراد صيادو الكائنات الفضائية إثبات أنهم وجدوا حياة خارج الأرض، فعليهم الإجابة على سؤال بسيط: كيف نعرف ما إذا كانت الأشياء التي نجدها هي من أصل بيولوجي، أو إذا كانت قد تشكلت عن طريق الصدفة العشوائية لكيمياء الفضاء؟
نظرًا لأن الجزيئات العضوية تميل إلى التحلل بمرور الوقت، فمن الصعب على البشر الإجابة على هذا السؤال بمفردهم. لذلك شرع الباحثون في بناء خوارزمية للتعلم الآلي يمكن أن تساعد.
طريقة مستخدمة
بدأ العلماء باستخدام طريقة مستخدمة بالفعل في مركبات ناسا الفضائية، وهي: الانحلال الحراري، أو التسخين بدون هواء لعينة ما لفصلها إلى غاز وفحم حيوي، ثم يتم بعد ذلك ترتيب الأجزاء المتحللة من العينة بواسطة تقنية تسمى الكروماتوغرافيا، قبل أن يتم نسخ ذراتها إلى بيانات عن طريق التحليل الطيفي الشامل.
بعد تلقيها بيانات من 134 عينة غنية بالكربون من أصل معروف، ميزت خوارزمية التعلم الآلي بين منتجات الحياة الحديثة والقديمة (مثل الأصداف والأسنان والعظام والفحم والعنبر) والمركبات العضوية ذات الأصول غير الحيوية مثل (الأحماض الأمينية المصنعة) بدقة 90%.
عمليات غامضة
إن أنظمة الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير نماذج للصندوق الأسود – يُنظر إليها فقط من حيث مدخلاتها ومخرجاتها – لذا فإن الباحثين ليسوا متأكدين تمامًا من العمليات الغامضة التي يمر بها نظامهم لإخراج إجاباته، لكنهم قالوا إنها تقدم دليلا مهما على أن كيمياء الحياة تتبع قواعد أساسية مختلفة عن تلك الموجودة في العالم غير الحي.
وقال جيم كليفز، المؤلف الرئيسي للدراسة، وهو كيميائي في معهد كارنيجي للعلوم، في البيان: “إن الآثار المترتبة على هذا البحث الجديد كثيرة، ولكن هناك ثلاث نقاط رئيسية”. “أولاً، على مستوى عميق، تختلف الكيمياء الحيوية عن الكيمياء العضوية اللاأحيائية؛ ثانيًا، يمكننا أن ننظر إلى عينات المريخ والأرض القديمة لمعرفة ما إذا كانت على قيد الحياة ذات يوم؛ وثالثًا، من المحتمل أن هذه الطريقة الجديدة يمكن أن تميز المحيطات الحيوية البديلة عن تلك الموجودة في الأرض”، مع آثار كبيرة على مهمات علم الأحياء الفلكي المستقبلية.”
ماذا يحدث للخلايا السرطانية بعد موتها بفعل العلاجات؟
مستقبل النقل في المملكة.. كيف سيكون وماذا بعد الانتهاء من المشاريع؟
المملكة في الطريق.. الدول التي تتجه لزيادة الاعتماد على الطاقة النووية
