Científicos y filósofos llevan tiempo discutiendo sobre la definición de “vida”. La gente suele utilizar métodos inferenciales y “viscerales” para categorizar los fenómenos del entorno. Sin embargo, un algoritmo informático resulta más preciso para detectar la vida.
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Investigadores descubrieron recientemente una nueva forma de detectar indicios de vida en otros planetas. En la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, un equipo de investigadores destacó cómo su método basado en IA diferenciaba con precisión entre muestras biológicas y no biológicas con una tasa de éxito del 90%.
“La IA está haciendo que muchas preguntas científicas puedan responderse rápidamente, aunque las respuestas deben interpretarse con cuidado. Trabajamos con grandes conjuntos de datos que la gente puede ver como tendencias, pero les resulta difícil decir cuál es el patrón”, explicó a Metro el autor principal, Jim Cleaves, del Laboratorio de la Tierra y los Planetas de la Institución Carnegie para la Ciencia, en Washington, la inspiración del equipo para integrar la IA con la astrobiología.
Por ejemplo, la nueva prueba podría desvelar el pasado de viejas rocas de la Tierra y, potencialmente, de muestras tomadas por el rover Curiosity de Marte. El método ya ha sido bautizado como “el santo grial de la astrobiología”.
“El ‘santo grial’ es encontrar un método para distinguir la materia viva de la no viva”, declaró Cleaves. “La pregunta profunda es cómo una molécula implica la existencia de otra molécula: ‘¿Cómo detectamos la causalidad química?’ La causalidad implica integración, lo que implica que existe un sistema coordinado de reproducción. Esto es más o menos lo que interpretamos que es la vida, pero estamos a punto de poder definir la vida en estos términos. Si los ordenadores pueden hacer esta inferencia por nosotros, sería algo muy importante”.
El Dr. Douglas Vakoch, Presidente de METI Internacional (Mensajería de Inteligencia Extraterrestre), señaló que para la vida en la Tierra, el carbono es un ingrediente químico clave.
“Los científicos de este estudio dieron a la IA muestras de seres vivos, que por definición contienen carbono. Sin embargo, las muestras de material no vivo también contenían carbono. Así que la IA no podía decir simplemente ‘Ajá, veo carbono, así que sé que es vida’. En lugar de eso, la IA no se dejó engañar. La IA evitó la tentación de concluir que todo lo que contiene carbono es, por tanto, automáticamente de organismos vivos”, afirmó.
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Vakoch concluyó: “Un ejemplo de materiales no vivos que se le dio a la IA fueron los aminoácidos, que son moléculas complejas que contienen carbono. La IA no se dejó engañar y pensó que los aminoácidos eran un signo de vida. Eso es impresionante”.
Metro habló con Jim Cleaves para saber más.
ENTREVISTA
Jim Cleaves, científico visitante en el Laboratorio de la Tierra y los Planetas, Carnegie Institution for Science, Washington, DC.
P: ¿Cuáles son los planetas o cuerpos celestes más prometedores en los que podría aplicarse su método en un futuro próximo?
- Marte es el objetivo obvio porque se parece en cierto modo a la Tierra y es fácil de visitar, pero las lunas heladas de los planetas exteriores, Encélado, Titán y Europa, son los objetivos más interesantes en el horizonte. Nuestros datos también serán útiles para Venus y los exoplanetas.
P: ¿Cómo podrían afectar estos descubrimientos a nuestra comprensión de los orígenes de la vida en la Tierra?
- Estamos trabajando en ello. Hay muchas muestras geológicas que se han ofrecido como prueba de la vida primitiva en la Tierra que son realmente ambiguas. Creemos que estos métodos ayudarán a decantar las opiniones hacia un bando u otro. Estén atentos.
P: ¿Qué le depara el futuro a su investigación?
- Vamos a afinar nuestros métodos e intentar comprender qué se puede mejorar de ellos. Literalmente, tenemos montones de muestras que estamos examinando ahora para ver si nuestros métodos pueden dar mejores interpretaciones que las que se han ofrecido en el pasado.
P: ¿Cómo ve el futuro de la astrobiología con la integración de tecnologías avanzadas?
- Creo que la comunidad astrobiológica convergerá en métodos mejorados de detección de vida que se centren en patrones contextuales en lugar de en datos de detección de moléculas específicas de tipo “¡ajá!”. Creo que nuestro método es un paso adelante en esta dirección, y probablemente será adoptado por la comunidad.
COLUMNA
El Dr. Douglas Vakoch, Presidente de METI International, explicó a Metro en qué se diferencian los métodos basados en la IA de los métodos tradicionales para detectar indicios de vida en otros planetas.
“Durante siglos, los científicos han tratado de clasificar las cosas en el mundo natural observando sus características y viendo qué diferencia a un grupo de cosas de otro. Los científicos han utilizado este enfoque para comprender las variedades de objetos tan diversos como las bacterias, las rocas y las estrellas. Por ejemplo, las estrellas se diferencian entre sí por su tamaño, color y brillo. Todas estas características proporcionan pistas sobre la composición de las estrellas y las reacciones químicas que las hacen brillar en el cielo nocturno. Al examinar las características de las estrellas, los astrónomos han llegado a comprender cómo nacieron y cómo acabarán muriendo.
La gran diferencia entre el descubrimiento basado en el ser humano y la exploración impulsada por la IA es que la mente humana está limitada en cuanto al número de características a las que podemos prestar atención a la vez, mientras que la IA puede analizar muchas más variables al mismo tiempo. Nuestros cerebros están limitados en cuanto a la cantidad de datos que pueden almacenar, algo que la IA no tiene. Esto permite a la IA detectar patrones tan complejos y matizados que los humanos no pueden verlos, ¡hasta que la IA los señala!
Incluso aquí, en la Tierra, no siempre está claro si hay señales de vida. Por ejemplo, en Australia Occidental hay sedimentos que datan de hace 3.500 millones de años, y existe un acalorado debate sobre si este material está repleto de antiguos microorganismos, o si está desprovisto de vida. Sería valioso utilizar el enfoque basado en la IA de este estudio para examinar esa muestra. La IA dará una respuesta. Basándose en las lecciones que ha aprendido clasificando las muestras que le han dado los científicos, la IA podrá opinar sobre si este antiguo sedimento de Australia contiene signos de vida o no. "
