Un equipo consigue que un sistema de IA distinga con un 90% de fiabilidad muestras biolgicas de las no biolgicas, un avance que segn sostienen, puede agilizar la bsqueda de signos de vida (biomarcadores) fuera de la Tierra
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) estn aprendiendo a hacer muchas tareas que son complejas para las personas. Rara es la semana en la que no conocemos su aplicacin o avances en algn mbito nuevo. Pues bien, este lunes, un equipo estadounidense revela que a un sistema de IA se le est dando bastante bien -con un 90% de fiabilidad- realizar un paso clave en la bsqueda de vida fuera de la Tierra: distinguir si el origen de muestras es biolgico o no (abitico). O lo que es lo mismo, si esas muestras indican que hay (o hubo) organismos vivos en ese lugar.
Buscar huellas de vida extraterrestre, pasada o presente, es el gran anhelo de los cientficos. Esa investigacin se lleva a cabo dentro de nuestro sistema solar con misiones robticas como las de los vehculos Curiosity o Perseverance en Marte, y en mundos mucho ms lejanos (exoplanetas o planetas extrasolares) a travs de otras tcnicas y telescopios que intentan detectar esos mundos fuera del Sistema Solar biofirmas o biomarcadores, es decir elementos que puedan indicar indicios de vida, tal y como la conocemos en la Tierra.
Entre esas biofirmas (elementos, istopos, molculas o fenmenos que proporcionan pruebas de que ha habido o hubo vida) figuran el oxgeno molecular, el ozono o el metano. Pero que exista uno de estos elementos no significa necesariamente que haya vida, o sea, que sea un biomarcador. Por ejemplo, en la Tierra el metano lo producen seres vivos como las bacterias o las vacas. En Marte tambin se ha detectado este gas, pero el origen podra ser tanto el vulcanismo como procesos biolgicos.
De la misma forma, existen componentes orgnicos que han sido producidos por actividad biolgica (por seres vivos) o no biolgica, y es ah, en la distincin entre ambos, donde est siendo entrenado el sistema de inteligencia artificial que este lunes presenta en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) un equipo liderado por Jim Cleaves y Robert Hazen, de la Institucin para la Ciencia Carnegie, en EEUU.
Tal y como explica el astrobilogo y especialista en mineraloga Robert Hazen, partieron de «la idea de que la qumica de la vida difiere fundamentalmente de la del mundo inanimado, de que existen ‘reglas qumicas de la vida’ que influyen en la diversidad y distribucin de las biomolculas. Si pudiramos deducir esas reglas, podramos usarlas para guiar nuestros esfuerzos por modelar los orgenes de la vida o para detectar signos sutiles de vida en otros mundos».
Su sistema de IA fue entrenado con datos de anlisis moleculares de 134 muestras ricas en carbono, tanto de origen biolgico como no biolgico. Segn este estudio, la IA pudo distinguir muestras biticas de muestras abiticas mediante la deteccin de diferencias sutiles en los patrones moleculares obtenidos tras anlisis con instrumentos que separan e identifican los componentes de una muestra, y que determinan los pesos moleculares de esos componentes respectivamente. En concreto, la IA acert al identificar correctamente el origen de muestras de organismos vivos (como conchas modernas, huesos, dientes, insectos, hojas o cabello), restos de vida antigua alterada por procesos geolgicos (carbn, fsiles ricos en carbono, petrleo o mbar) y muestras de origen no biolgico.
Segn Hazen, su mtodo de anlisis «tiene el potencial de revolucionar la bsqueda de vida extraterrestre y profundizar en nuestro conocimiento de la qumica y del origen de las primeras formas de vida en la Tierra», pues tambin quieren usarlo para analizar rocas antiguas terrestres sobre las que hay debate cientfico. Por ejemplo, sedimentos hallados en el oeste de Australia de 3.500 millones de aos de antigedad que, segn algunos investigadores, contienen los fsiles de microbios ms antiguos, mientras que otros sostienen que no contienen huellas de vida antigua.
El astrobilogo estadounidense cree que este sistema de IA podra incorporarse en sensores inteligentes que llevaran las naves espaciales y los vehculos robticos para buscar seales de vida antes de traer las muestras a la Tierra.
Jorge Pla-Garca, investigador del Centro de Astrobiologa (CAB/CSIC-INTA), sin vinculacin con el estudio publicado en PNAS, considera que se trata de «una investigacin muy interesante que podra ayudar en un futuro a los astrobilogos a la hora de determinar si, efectivamente, alguna de las muestras analizadas fuera de la Tierra son realmente biomarcadores». Este cientfico, que es miembro del equipo espaol que ha suministrado a la NASA las estaciones meteorolgicas que llevan sus rovers marcianos y ha firmado numerosos estudios sobre la presencia de metano en Marte, recuerda «que solo es biomarcador aquel compuesto orgnico que procede clara y unvocamente de actividad biolgica. Y esto no es tan fcil de discernir. En nuestro propio planeta es difcil encontrar y confirmar indicios de vida pasada en rocas de la Tierra Primitiva (como se conoce a las primeras fases de nuestro planeta). Si hacer esto aqu en casa es realmente complejo, imagnense hacerlo de forma remota en Marte, un planeta alejado de nosotros a una distancia media de 225 millones de km».
Para demostrar que una muestra es de origen biolgico, aade Pla-Garca, «no solo hay que poder demostrar que la vida puede crearla, sino que hay que descartar que fuera creada por otros procesos. Es precisamente en este punto donde la IA juega un papel fundamental segn este equipo de investigadores y por lo que los resultados me parecen muy prometedores, aunque tambin tenemos que ser cautelosos, ya que hablan de una precisin del 90%, un valor bastante alto pero no suficiente como para discernir unvocamente si un compuesto procede o no de actividad biolgica (en Astrofsica por ejemplo, para confirmar que un compuesto est presente en la atmsfera de un exoplaneta, necesitamos una precisin del 99,977%)», seala.
«Uno de los grandes problemas a los que se enfrenta a diario la comunidad astrobiolgica es el anlisis in situ de las muestras, debido a las limitadas prestaciones de la instrumentacin a bordo de misiones espaciales comparada con los potentsimos y ambiciosos laboratorios que tenemos en la Tierra. Es por este motivo por el que para intentar identificar el origen de las muestras marcianas identificadas como de alto inters astrobiolgico segn el rover Perseverance, necesitamos traerlas a la Tierra con la futura misin Mars Sample Return (MSR)».
Sin embargo, como recuerda el cientfico espaol, una revisin independiente publicada la semana pasada concluye que esta misin podra costar ms de 10.000 millones de euros y sugiere a la NASA retrasar o replanificarla: «Quiz, en un futuro, la IA nos ayude a estudiar muestras de forma remota sin necesidad de traerlas a casa. Esta nueva investigacin abre un nuevo abanico de posibilidades», sostiene Pla-Garca, que considera que la IA es «una herramienta potentsima» que ya utilizan en su propio grupo de investigacin para mejorar las predicciones meteorolgicas en Marte, asegura.