Kecerdasan Buatan Mengungkap Gema Kimia Kehidupan dalam Batuan Berusia 3,3 Miliar Tahun

Sebuah metodologi baru yang mengintegrasikan analisis kimia canggih dengan kecerdasan buatan (AI) telah dikembangkan oleh tim ilmuwan untuk mengidentifikasi jejak kimia yang ditinggalkan oleh kehidupan purba, bahkan ketika molekul biologis asli telah terdegradasi secara signifikan sepanjang rentang waktu geologis. Inovasi ini, yang dipublikasikan dalam Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), menunjukkan kemampuan teknik tersebut untuk mendeteksi bukti kehidupan dalam batuan terestrial berusia 3,3 miliar tahun, memperluas jendela waktu studi biosignatur molekuler secara substansial.

Teknik baru ini berhasil mendeteksi tanda-tanda fotosintesis oksigenik aktif yang terjadi lebih dari 2,5 miliar tahun lalu, menggeser garis waktu dokumentasi sebelumnya sekitar 800 juta tahun lebih awal. Penelitian ini mencatat tingkat akurasi deteksi melebihi 90% dalam mengidentifikasi asal biologis pada batuan kuno, dan mencapai 98% pada sampel modern. Dr. Robert Hazen dari Carnegie Institution for Science, salah satu penulis korespondensi, menjelaskan bahwa kehidupan meninggalkan "gema" kimia yang kini dapat diinterpretasikan secara andal berkat pembelajaran mesin.

Metodologi yang diterapkan melibatkan analisis terhadap lebih dari 400 sampel, termasuk sedimen purba, fosil, flora dan fauna modern, serta meteorit, menggunakan Pyrolysis-Gas Chromatography and Mass Spectrometry (Py-GC-MS) yang dipadukan dengan pembelajaran mesin terawasi. Model pembelajaran mesin, khususnya 'random forest,' membangun ratusan pohon keputusan untuk mengklasifikasikan data dan mengekstrak pola ekologis serta taksonomi laten. Akurasi tinggi dalam membedakan sampel abiotik dari spesimen biotik menunjukkan sistem yang kuat untuk menafsirkan jejak molekuler yang terdegradasi.

Relevansi temuan ini sangat besar bagi bidang astrobiologi dan pemahaman sejarah geologis Bumi, menawarkan alat baru untuk misi pencarian kehidupan di luar planet. Kemampuan untuk memajukan garis waktu deteksi fotosintesis oksigenik secara signifikan akan merevisi model mengenai atmosfer dan biosfer Bumi awal. Potensi aplikasi utama terletak pada eksplorasi antariksa, seperti pencarian kehidupan di Mars atau bulan-bulan es Jupiter seperti Europa, di mana instrumen pintar pada wahana antariksa dapat digunakan untuk mendeteksi tanda-tanda kehidupan sebelum sampel dikembalikan ke Bumi.

Upaya multidisiplin ini dipimpin oleh para peneliti termasuk Dr. Anirudh Prabhu dari Carnegie Science, Michael L. Wong dan George Cody dari Carnegie, serta Jim Cleaves dari Tokyo Institute of Technology, dengan pendanaan dari NASA senilai $5 juta selama lima tahun melalui hibah Interdisciplinary Consortia for Astrobiology Research (ICAR). Proyek ini bertujuan menghasilkan profil terperinci dari setidaknya 1.000 sampel untuk menjadi dasar terbuka bagi upaya deteksi kehidupan dalam komunitas ilmu planet. Metode ini membuka era baru dalam astrobiologi dengan menyediakan cara yang andal untuk membedakan antara kimia organik abiotik dan kimia organik yang dipengaruhi oleh seleksi Darwinian.