Vers la découverte de traces de vie sur Mars et au-delà : l’IA promet une fiabilité de 90%

IA nouvel outil recherche vie extraterrestre univers
Image prise par le rover Perseverance de la NASA le 6 août 2021, montrant le trou foré dans une roche martienne en préparation pour la première tentative du rover de collecter un échantillon, dans la zone « Crater Floor Fractured Rough » du cratère Jezero. | NASA/JPL-Caltech
⇧ [VIDÉO]   Vous pourriez aussi aimer ce contenu partenaire

L’intersection de l’astrobiologie et de l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives dans l’étude de l’Univers. Une nouvelle recherche explore l’utilisation de l’IA pour analyser la composition des échantillons spatiaux, offrant une précision inégalée dans la détection de la vie extraterrestre, et capable de distinguer les matériaux biotiques et abiotiques.

La recherche de la vie sur Mars et dans l’univers a franchi une étape cruciale grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse des échantillons. En combinant technologie de pointe et algorithmes sophistiqués, l’IA pourrait bien être la clé pour déterminer l’existence de la vie sur d’autres planètes telles que Mars et même au-delà, dans des mondes aux chimies alternatives.

Selon des études récentes menées par une équipe de l’Université Carnegie, l’IA peut déterminer avec une fiabilité de 90% si un échantillon provient d’un organisme vivant ou non. Les travaux sont publiés dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences.

Technologie et algorithmes, un duo puissant

La technologie actuelle repose sur la pyrolyse-GC-MS. Il s’agit d’un outil analytique qui a été intégré dans les missions Viking de la NASA il y a plusieurs décennies. Le processus implique l’utilisation de la chaleur pour brûler un échantillon, décomposant ainsi les composants organiques complexes en structures plus simples. Suite à cette pyrolyse, un spectromètre entre en jeu pour analyser les résidus chimiques. Cela permet de déterminer la composition chimique de l’échantillon.

L’association de cette technologie avec des algorithmes sophistiqués, notamment ceux de l’IA, permet une analyse plus approfondie et précise des échantillons. Cette méthode analytique innovante ne repose pas simplement sur l’identification d’une molécule spécifique ou d’un groupe de composés dans un échantillon. Cela signifie que même si la forme de vie est radicalement différente de celles que nous connaissons sur Terre, ses traces, si elles existent, peuvent être détectées et analysées, ce qui est impossible avec les méthodes d’analyse traditionnelles.

L’IA, la clé pour détecter la vie ?

Concrètement, l’IA, dans ce contexte, est spécifiquement formée et développée pour analyser et différencier des échantillons d’origines variées. Elle a été entraînée sur de vastes données multidimensionnelles issues des analyses moléculaires de 134 échantillons connus riches en carbone abiotique ou biotique.

Avec une fiabilité d’environ 90%, l’IA a réussi à identifier les échantillons provenant des êtres vivants, comme les coquilles modernes, les dents, les os, les insectes, les feuilles, les cheveux humains et les cellules conservées dans de la roche à grain fin. Mais aussi des vestiges de vie ancienne altérés par le traitement géologique, comme le charbon, le pétrole, l’ambre et des fossiles riches en carbone. Elle a aussi pu caractériser des échantillons d’origine abiotique, tels que les produits chimiques purs de laboratoire (les acides aminés) et des météorites riches en carbone.

Les auteurs ajoutent que jusqu’à présent, les origines de nombreux échantillons anciens contenant du carbone étaient difficiles à déterminer, car les collections de molécules organiques, qu’elles soient biotiques ou abiotiques, ont tendance à se dégrader avec le temps. Étonnamment, malgré une dégradation et une altération significative, la nouvelle méthode analytique a détecté des signes de biologie préservés dans certains cas sur des centaines de millions d’années.

Robert Hazen de Carnegie, qui a dirigé l’équipe de recherche, explique dans un communiqué : « Nous sommes partis de l’idée que la chimie de la vie diffère fondamentalement de celle du monde inanimé ; qu’il existe des ‘règles chimiques de la vie’ qui influencent la diversité et la distribution des biomolécules ». Il ajoute : « Si nous pouvions déduire ces règles, nous pourrions les utiliser pour guider nos efforts visant à modéliser les origines de la vie ou à détecter des signes subtils de vie sur d’autres mondes ».

Exploration au-delà de Mars et implications terrestres

Cette avancée pourrait bientôt être utilisée sur Mars et sur d’autres mondes comme Europe et Encelade, où l’eau joue un rôle crucial. Même si la vie sur ces astres s’est développée dans des conditions différentes de celles de la Terre, elle obéirait à certaines des mêmes règles sous-jacentes. Des mondes comme Titan pourraient abriter des formes de vie plus exotiques, et cette technologie pourrait potentiellement y détecter la vie malgré des processus chimiques différents.

Hazen déclare : « Cela ouvre la voie à l’utilisation de capteurs intelligents sur des engins spatiaux robotiques, des atterrisseurs et des rovers, pour rechercher des signes de vie avant le retour des échantillons sur Terre ». Il ajoute : « Cette méthode analytique de routine a le potentiel de révolutionner la recherche de la vie extraterrestre et d’approfondir notre compréhension de l’origine et de la chimie de la première vie sur Terre ».

La portée de cette technologie innovante et de l’intelligence artificielle ne se limite pas à l’exploration de l’espace et à la recherche de la vie extraterrestre ; elle s’étend également à divers domaines de recherche et d’applications sur Terre. Elle permettra notamment d’éclairer l’origine de sédiments noirs vieux de 3,5 milliards d’années provenant d’Australie occidentale, des roches très controversées qui, selon certains chercheurs, abritent les microbes fossiles les plus anciens de la Terre, tandis que d’autres affirment qu’elles sont dépourvues de vie.

Dans le domaine médical, cette technologie et l’IA associée sont également d’une grande valeur. Elles peuvent être utilisées pour détecter des signes de maladies graves telles que le cancer, en identifiant des marqueurs spécifiques dans des échantillons biologiques. De plus, la détection de marqueurs de maladies auto-immunes est également possible, ce qui peut contribuer à un diagnostic plus précoce et plus précis de ces conditions, ouvrant la voie à des interventions et des traitements plus efficaces.

Source : Proceedings of the National Academy of Sciences

Laisser un commentaire
Cliquez pour accéder à d'autres articles sur ce sujet.