बहु-विषयक वैज्ञानिकों की एक टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को उन्नत रासायनिक विश्लेषण के साथ जोड़कर प्राचीन जीवन के सूक्ष्म रासायनिक 'प्रतिध्वनि' का पता लगाने में एक महत्वपूर्ण पद्धतिगत सफलता हासिल की है। यह नवीन दृष्टिकोण पृथ्वी की उन चट्टानों में आणविक हस्ताक्षरों को लक्षित करता है जो 3.3 अरब वर्ष पुरानी हैं, उस समय से बहुत पहले जब मूल, नाजुक जैव-अणु नष्ट हो चुके होते। इस अध्ययन में, जो प्रतिष्ठित 'प्रोसीडिंग्स ऑफ द नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज' में प्रकाशित हुआ, ऑक्सीजन-उत्पादक प्रकाश संश्लेषण की गतिविधि के आणविक प्रमाण की पहचान की गई, जो कम से कम 2.5 अरब वर्ष पहले सक्रिय था। यह खोज इस महत्वपूर्ण जैविक प्रक्रिया की दस्तावेजित समय-सीमा को पिछले बेंचमार्क की तुलना में लगभग 800 मिलियन वर्ष पीछे धकेल देती है।
इस कार्यप्रणाली में 400 से अधिक विविध नमूनों का एक व्यापक विश्लेषण शामिल था, जिसमें प्राचीन तलछट, आधुनिक वनस्पतियां और जीव, जीवाश्म, और उल्कापिंड भी शामिल थे, जिसके लिए पाइरोलिसिस-गैस क्रोमैटोग्राफी और मास स्पेक्ट्रोमेट्री (Py-GC-MS) का उपयोग किया गया था। प्राप्त डेटा सेट को एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग मॉडल में फीड किया गया था, जिसे अजैविक पदार्थों से जैविक उत्पत्ति के लिए अद्वितीय रासायनिक 'फिंगरप्रिंट' को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। यह प्रणाली प्राचीन चट्टान नमूनों को जैविक या अजैविक के रूप में वर्गीकृत करने में 90% से अधिक का पता लगाने की सटीकता प्रदर्शित करती है, और आधुनिक नमूनों पर 98% तक सटीकता प्राप्त करती है।
कारnegie इंस्टीट्यूशन फॉर साइंस के डॉ. रॉबर्ट हेज़ेन, जो इस अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं, ने इस सफलता को इस प्रकार प्रस्तुत किया कि जीवन अपने पीछे रासायनिक 'प्रतिध्वनि' छोड़ता है जिसे अब मशीन लर्निंग विश्वसनीय रूप से व्याख्या करने की अनुमति देती है। उन्होंने इस प्रक्रिया की तुलना एक कंप्यूटर से हजारों पहेली के टुकड़ों के बारे में पूछने से की कि क्या मूल दृश्य में एक फूल था या एक उल्कापिंड। इस विकास ने प्रारंभिक पृथ्वी के जीवमंडल के मॉडल को संशोधित किया है, क्योंकि जीवन का विश्वसनीय आणविक प्रमाण पहले केवल 1.7 अरब वर्ष से कम पुरानी चट्टानों से सुरक्षित किया गया था, जिससे रासायनिक जैव-हस्ताक्षर अध्ययन के लिए अस्थायी खिड़की दोगुनी हो गई है।
इस पद्धति को स्थापित तरीकों, जैसे कि आइसोटोप विश्लेषण, को प्रतिस्थापित करने के बजाय एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो जटिल, निम्नीकृत कार्बनिक पदार्थ की व्याख्या के लिए एक मजबूत नया दृष्टिकोण प्रदान करता है। प्रकाश संश्लेषक हस्ताक्षरों का पता लगाने में 93% सटीकता दर एक शक्तिशाली प्रणाली का सुझाव देती है। पृथ्वी पर जीवन के सबसे पुराने पुष्टि किए गए निशान 3.33-अरब-वर्ष पुरानी चट्टानों में पाए गए थे, विशेष रूप से दक्षिण अफ्रीका के जोसेफ्सडाल चार्ट (Josefsdal Chert) जैसी संरचनाओं से। स्थलीय अनुप्रयोगों से परे, खगोल जीव विज्ञान के लिए निहितार्थ गहरे हैं, जो ग्रहों के नमूनों के विश्लेषण के लिए एक व्यावहारिक कार्यप्रणाली प्रदान करते हैं।
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लेखकों का सुझाव है कि यदि यह एआई पृथ्वी पर अरबों वर्षों तक जीवित रहने वाले जैविक 'फिंगरप्रिंट' का मज़बूती से पता लगा सकता है, तो उसी विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण को मंगल ग्रह या बृहस्पति के बर्फीले चंद्रमाओं जैसे वातावरण पर अलौकिक जीवन की खोज में तैनात किया जा सकता है। डॉ. कैटी मैलोनी, जिन्होंने विधि को मान्य करने के लिए कनाडा के युकोन क्षेत्र से अरबों साल पुराने समुद्री शैवाल के जीवाश्मों का योगदान दिया, ने उल्लेख किया कि रसायन विज्ञान और मशीन लर्निंग का यह संयोजन जैविक सुरागों को प्रकट करता है जो पहले भूवैज्ञानिक रिकॉर्ड में अदृश्य थे। यह टीम, जिसमें डॉ. अनिर्ुद्ध प्रभु और डॉ. माइकल एल. वोंग भी शामिल थे, मशीन लर्निंग मॉडल को परिष्कृत करने और उन्हें अन्य चुनौतीपूर्ण भूवैज्ञानिक संदर्भों पर परीक्षण करने की योजना बना रही है।
