Cientistas desenvolveram uma técnica inovadora baseada em inteligência artificial (IA) capaz de detectar sinais de vida em rochas com mais de 3,3 bilhões de anos. O estudo, publicado em 17 de novembro na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, utiliza a distribuição de fragmentos biomoleculares para reconstruir pistas químicas da vida, mesmo em materiais altamente deteriorados. A descoberta representa um avanço em relação aos métodos tradicionais, que dependem da preservação de moléculas inteiras (como DNA ou lipídios) ou de microfósseis visíveis, estruturas geralmente destruídas pelos processos geológicos da crosta terrestre ao longo de bilhões de anos, segundo a Smithsonian Magazine. Como funciona a inteligência artificial aplicada O algoritmo foi treinado com mais de 400 amostras de origem biológica e não biológica, incluindo meteoritos, fósseis, fungos, plantas e animais. Ao analisar a distribuição dos fragmentos moleculares, a IA foi capaz de distinguir materiais com e sem origem biológica com mais de 90% de precisão. Com essa técnica, os pesquisadores não só identificaram vida em rochas de 3,3 bilhões de anos, como encontraram indícios de que a fotossíntese, processo responsável pela produção de oxigênio, pode ter começado cerca de 1 bilhão de anos antes do que se pensava. Marte no horizonte: apoio à missão Perseverance Além de ampliar o conhecimento sobre a vida primitiva na Terra, o sistema tem potencial direto para a astrobiologia. Os cientistas afirmam que a IA poderá ser usada para analisar amostras coletadas em outros planetas, especialmente aquelas altamente degradadas, nas quais métodos convencionais não são eficazes. A NASA, por exemplo, planeja trazer à Terra amostras de Marte coletadas pela sonda Perseverance. Uma das rochas analisadas pela missão, batizada de Cheyava Falls, apresenta sinais minerais que podem ter origem microbiana. A nova IA pode ajudar a confirmar essa hipótese, assim que o material estiver disponível para análise em laboratório terrestre. Técnica deve complementar métodos tradicionais Robert Hazen, mineralogista do Carnegie Institution for Science e coautor do estudo, classificou a tecnologia como uma “mudança de paradigma” na busca por biossinais. A IA não substitui os métodos já consagrados, mas oferece uma ferramenta adicional, especialmente útil em contextos de preservação limitada. Com o sucesso do algoritmo, os pesquisadores agora buscam expandir a base de dados para aprimorar sua capacidade de distinguir tipos específicos de biomateriais. A precisão atual, por exemplo, diminui para cerca de 80% ao diferenciar plantas fotossintéticas de não fotossintéticas, um desafio importante para estudos tanto na Terra quanto em ambientes extraterrestres. A integração dessa ferramenta a futuras missões espaciais poderá acelerar a detecção de vida fora da Terra e, possivelmente, contribuir para uma das principais descobertas da ciência moderna: a confirmação de vida em outro planeta. Mais Lidas Cientistas desenvolveram uma técnica inovadora baseada em inteligência artificial (IA) capaz de detectar sinais de vida em rochas com mais de 3,3 bilhões de anos. O estudo, publicado em 17 de novembro na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, utiliza a distribuição de fragmentos biomoleculares para reconstruir pistas químicas da vida, mesmo em materiais altamente deteriorados. A descoberta representa um avanço em relação aos métodos tradicionais, que dependem da preservação de moléculas inteiras (como DNA ou lipídios) ou de microfósseis visíveis, estruturas geralmente destruídas pelos processos geológicos da crosta terrestre ao longo de bilhões de anos, segundo a Smithsonian Magazine. Como funciona a inteligência artificial aplicada O algoritmo foi treinado com mais de 400 amostras de origem biológica e não biológica, incluindo meteoritos, fósseis, fungos, plantas e animais. Ao analisar a distribuição dos fragmentos moleculares, a IA foi capaz de distinguir materiais com e sem origem biológica com mais de 90% de precisão. Com essa técnica, os pesquisadores não só identificaram vida em rochas de 3,3 bilhões de anos, como encontraram indícios de que a fotossíntese, processo responsável pela produção de oxigênio, pode ter começado cerca de 1 bilhão de anos antes do que se pensava. Marte no horizonte: apoio à missão Perseverance Além de ampliar o conhecimento sobre a vida primitiva na Terra, o sistema tem potencial direto para a astrobiologia. Os cientistas afirmam que a IA poderá ser usada para analisar amostras coletadas em outros planetas, especialmente aquelas altamente degradadas, nas quais métodos convencionais não são eficazes. A NASA, por exemplo, planeja trazer à Terra amostras de Marte coletadas pela sonda Perseverance. Uma das rochas analisadas pela missão, batizada de Cheyava Falls, apresenta sinais minerais que podem ter origem microbiana. A nova IA pode ajudar a confirmar essa hipótese, assim que o material estiver disponível para análise em laboratório terrestre. Técnica deve complementar métodos tradicionais Robert Hazen, mineralogista do Carnegie Institution for Science e coautor do estudo, classificou a tecnologia como uma “mudança de paradigma” na busca por biossinais. A IA não substitui os métodos já consagrados, mas oferece uma ferramenta adicional, especialmente útil em contextos de preservação limitada. Com o sucesso do algoritmo, os pesquisadores agora buscam expandir a base de dados para aprimorar sua capacidade de distinguir tipos específicos de biomateriais. A precisão atual, por exemplo, diminui para cerca de 80% ao diferenciar plantas fotossintéticas de não fotossintéticas, um desafio importante para estudos tanto na Terra quanto em ambientes extraterrestres. A integração dessa ferramenta a futuras missões espaciais poderá acelerar a detecção de vida fora da Terra e, possivelmente, contribuir para uma das principais descobertas da ciência moderna: a confirmação de vida em outro planeta. Mais Lidas