Inteligência Artificial e Química Revelam Ecos de Vida em Rochas de 3,3 Bilhões de Anos

Uma equipe científica multidisciplinar, incluindo o Dr. Robert Hazen da Instituição Carnegie para a Ciência, desenvolveu uma metodologia que combina análise química avançada com inteligência artificial para decifrar vestígios moleculares de vida antiga. O avanço, detalhado na publicação Proceedings of the National Academy of Sciences, concentra-se na identificação de "impressões digitais" químicas deixadas por organismos, mesmo quando as biomoléculas originais se degradaram ao longo de eras geológicas.

A nova técnica demonstrou a capacidade de localizar evidências de fotossíntese oxigênica ativa datando de mais de 2,5 bilhões de anos. Este achado representa um avanço de aproximadamente 800 milhões de anos em relação aos registros documentados anteriormente sobre o surgimento deste processo. A robustez do sistema foi quantificada com uma precisão de detecção superior a 90% na identificação da origem biológica em amostras de rochas antigas, atingindo 98% em materiais contemporâneos.

A metodologia empregada envolveu a análise de mais de 400 amostras diversas, incluindo sedimentos antigos, fósseis, flora e fauna modernas, e meteoritos. A análise utilizou a técnica de Pirolise-Cromatografia Gasosa e Espectrometria de Massa (Pirólise-CG-EM) em conjunto com aprendizado de máquina supervisionado, especificamente um modelo "random forest". O Dr. Hazen salientou que o aprendizado de máquina agora permite a interpretação confiável desses ecos químicos deixados pela vida, distinguindo materiais de origem biológica de abiótica com mais de 90% de precisão.

A relevância desta descoberta estende-se à astrobiologia, posicionando a ferramenta como fundamental na busca por vida em locais como Marte ou nas luas geladas de Júpiter. A precisão do modelo, que alcançou 93% na distinção de organismos fotossintetizantes, sugere que a IA pode discernir as "regras da bioquímica" resultantes da seleção darwiniana. O co-primeiro autor, Dr. Anirudh Prabhu, da Carnegie Science, observou que a IA oferece uma nova e poderosa lente para extrair informações críticas de amostras estudadas por décadas, incluindo uma acurácia de 95% na distinção entre plantas e animais.

Ao empurrar a detecção da fotossíntese oxigênica para 2,5 bilhões de anos atrás, o novo achado sugere que a vida estava promovendo mudanças ambientais profundas em um período anterior ao Grande Evento de Oxidação, que elevou os níveis de oxigênio atmosférico terrestre há cerca de 2,4 bilhões de anos. A metodologia se baseia na análise das relações entre picos cromatográficos e de massa, dispensando a necessidade de identificação precisa de cada composto, o que otimiza a detecção de bioassinaturas em contextos extraterrestres.