IA – A astrobiologia acaba de ganhar um instrumento poderoso: uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) capaz de identificar vestígios químicos em rochas de bilhões de anos, oferecendo novas pistas sobre a origem da vida e ampliando as possibilidades de encontrá-la em outros planetas.
Desenvolvida por pesquisadores liderados pelo geólogo Robert Hazen, da Carnegie Institution for Science (EUA), a tecnologia utiliza um algoritmo capaz de reconhecer sinais químicos sutis deixados por organismos primordiais. O estudo, publicado no periódico Proceedings of the National Academy of Sciences, mostra que esses “fantasmas moleculares” podem revelar bioassinaturas mesmo em materiais cuja origem biológica era antes incerta.
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Segundo a pesquisa, o método empurra para trás em centenas de milhões de anos a linha do tempo da vida conhecida e abre novas janelas para explorar possíveis bioassinaturas em Marte e nas luas de Júpiter e Saturno.
A IA detectou indícios de vida em rochas com até 3,3 bilhões de anos, superando em centenas de milhões de anos o registro fóssil mais antigo. A ferramenta identificou ainda a assinatura molecular da fotossíntese produtora de oxigênio em materiais de 2,5 bilhões de anos, recuando essa evidência em cerca de 800 milhões de anos.
O método se baseia na análise de padrões químicos deixados pela degradação de biomoléculas, em vez de fósseis ou moléculas preservadas. O algoritmo alcançou mais de 90% de precisão ao diferenciar amostras com e sem vestígios de vida.
A tecnologia pode ser adaptada para futuras missões espaciais, ampliando a busca por bioassinaturas fora da Terra.
Decifrando “fantasmas moleculares” da Terra primitiva
Encontrar sinais de vida antiga é um desafio: fósseis são raros e biomoléculas originais costumam se degradar ao longo de eras. A nova abordagem contorna esse problema ao analisar padrões químicos residuais, os chamados “fantasmas moleculares”.
Em entrevista à revista Science, Hazen afirmou que a técnica permite “ler os sinais deixados pelos organismos primordiais”. Para isso, os pesquisadores reuniram mais de 400 amostras de rochas, sedimentos, fósseis e meteoritos. Cada material foi submetido a temperaturas acima de 600 °C em um cromatógrafo gasoso de pirólise acoplado a um espectrômetro de massas, que produziu milhares de fragmentos voláteis.
O equipamento funciona, segundo Hazen, como um forno capaz de “assar” e “provar” cada amostra, gerando um complexo mapa de dados com os padrões moleculares de cada material. Esses mapas foram então usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina baseado em “florestas aleatórias”.
Anirudh Prabhu, especialista em geoinformática da Carnegie, explica que “o que o modelo de aprendizado de máquina faz é essencialmente tentar usar cada uma dessas paisagens de dados como uma impressão digital para encontrar o que é semelhante e o que é diferente”. Nos testes, a precisão na distinção entre materiais biológicos e abióticos ultrapassou 90%.
Os resultados apontam não apenas para sinais de vida extremamente antigos, como também para evidências precoces de fotossíntese oxigênica, um processo fundamental para a evolução da atmosfera terrestre.
Mesmo assim, a equipe reconhece limitações. A confiança do modelo cai para 47% em rochas com mais de 2,5 bilhões de anos, enquanto em materiais mais recentes a precisão fica em torno de dois terços.
Para Karen Lloyd, biogeoquímica da Universidade do Sul da Califórnia, que não participou do estudo, “a confiança não é tão alta quanto gostaríamos, mas isso pode mudar à medida que os pesquisadores ampliarem os dados de treinamento da IA com mais amostras”.
O futuro da busca por vida alienígena
As implicações do avanço vão além da compreensão da vida na Terra. Compreender como bioassinaturas químicas sobrevivem a bilhões de anos e em condições extremas é crucial para a astrobiologia.
Segundo Prabhu, o modelo “abre as portas para explorar ambientes antigos e alienígenas com uma nova perspectiva, guiada por padrões que talvez nem saibamos que devemos procurar”. A capacidade de identificar essas impressões digitais da vida em sua forma mais degradada amplia o potencial de futuras missões espaciais e reforça a esperança de encontrar sinais de vida em outros mundos.
Ao revelar pistas escondidas nos fragmentos mais sutis da história geológica, a IA ajuda a redesenhar nossa compreensão sobre a evolução biológica, e sobre o lugar da humanidade no Universo.
(Com informações de Olhar Digital)
(Foto: Reprodução/Freepik/EyeEm)
