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人類正在其他星球上尋找生命，但當它們出現時，人類是否能準確識別呢？現在，一組美國科學家開發了一種基于人工智能的識別系統，其發現生命跡象的準確率達到90%。研究成果發表在新一期《美國國家科學院院刊》上。
美國卡內基研究所地球物理實驗室和喬治梅森大學的首席研究員羅伯特·哈森教授指出，這是人類識別其他星球生命生化跡象能力的重大進步。它為在無人飛船上使用智能傳感器尋找生命跡象開辟了道路。
自20世紀50年代初期以來，科學家就知道，在適當的條件下，混合簡單的化學物質可形成生命所需的一些更復雜的分子，例如氨基酸。從那時起，人們在太空中檢測到了更多生命必需的成分，例如制造DNA所需的核苷酸。但人們并不知道它們是否具有生物起源，或者它們是否會隨著時間的推移由另一種非生物過程產生。如果不確定這些，人類就無法確認是否發現了生命。
科學家此次采用熱裂解—氣相色譜—質譜聯用技術分析了134種來自活細胞的不同富碳樣品、年齡退化樣品、地質處理的化石燃料、富碳隕石和實驗室合成的有機化合物和混合物。
其中59種屬于生物來源，例如一粒米、一根人發、原油等；75種屬于非生物來源，例如實驗室合成的氨基酸化合物，或來自富碳隕石的樣品。研究人員首先在無氧環境中加熱樣品，導致樣品分解（這一過程稱為熱解），然后利用熱裂解—氣相色譜—質譜聯用技術對處理后的樣品進行分析，并對其進行識別。
研究人員擴大了生物特征的范圍，從而探測可能與地球生命根本不同的外星生命。這一研究對分析火星樣本非常重要，人們或還能以此區分來自另一個星球、另一個生物圈的生命形式。
令科學家驚訝的是，他們只根據兩個屬性（生物或非生物）訓練機器學習方法，但該方法卻發現了3個不同的種群：非生物、活體生物和化石生物。
來源：科技日報
