Использование алгоритмов для поиска жизни в ледяных океанских мирах
Обнаружение потенциальной жизни на таких телах, как спутник Сатурна Энцелад, может быть сложной задачей, поскольку зонды часто могут проводить измерения только на расстоянии от сотен до тысяч километров. Автор: <a href="https://science.nasa.gov/resource/bursting-at-the-seams/" target="_blank">NASA/JPL-Caltech/Space Science Institute</a>
Энцела́д (др.-греч. Ἐγκέλαδος, англ. Enceladus) — шестой по размеру спутник Сатурна и четырнадцатый по удалённости от него среди 146 известных его спутников. Обозначается как Сатурн II. Является семнадцатым по величине спутником в Солнечной системе. Википедия
Читайте также:Обнаружены новые признаки возможной жизни на ЭнцеладеНа одном из спутников Сатурна могут найти жизнь
Зонды проходят только через атмосферу планеты или луны, на расстоянии в километры от поверхности и недр. Космические аппараты, такие как Europa Clipper (как и Cassini до него), остаются еще дальше, даже не входя в экзосферу луны.
Чтобы справиться с этой задачей, Лили Клаф и ее коллеги описывают метод обнаружения биохимических сигнатур с использованием образцов из газовых струек, вырывающихся из таких миров. Подход использует масс-спектрометрию для измерения уровней изотопов, образующихся в ходе метаболических процессов, таких как фотосинтез и метаногенез. Затем методы машинного обучения оценивают, указывают ли эти уровни на наличие жизни внизу.
Работа опубликована в журнале Earth and Space Science.
Для обучения алгоритма исследователям нужны были примеры этих экзосферных условий с наличием и отсутствием жизни. В лаборатории они приготовили рассолы с химией, похожей на химию Европы и Энцелада. К некоторым рассолам они добавили сульфатредуцирующую бактерию Desulfotomaculum thermocisternum, которая может иметь сходство с жизнью в океанических мирах.
Измерение газов в свободном пространстве бутылок с рассолом дало исследователям примеры потенциального состава экзосфер океанических миров и того, как микробы изменяют этот состав.
Геохимия, не связанная с наличием жизни, также будет влиять на изотопы в этих типах образцов, поэтому исследователи варьировали ингредиенты в своих рассолах, чтобы охватить ряд возможных сценариев. Обучая свою модель на этих образцах, они создали диагностический инструмент, который может отделить сигнатуры жизни от других типов химии с низким потенциалом ложных срабатываний.
Исследователи отмечают, что модель требует дальнейшего тестирования, прежде чем ее можно будет усовершенствовать, в том числе с помощью различных микробов. Но при большей работе, говорят они, она может стать ценным инструментом для будущих космических миссий.
Больше информации: Lily A. Clough et al, Interpretable Machine Learning Biosignature Detection From Ocean Worlds Analogue CO 2 Isotopologue Data, Earth and Space Science (2025). DOI: 10.1029/2024EA003966
0 комментариев