Машинное обучение раскрывает древнейшие следы фотосинтеза

Учёные совершили прорыв в палеонтологии, обнаружив одни из древнейших следов фотосинтезирующих организмов в горных породах возрастом до 3,3 миллиардов лет. Это стало возможным благодаря применению передовых алгоритмов машинного обучения, которые выявили тонкие химические сигналы, оставленные древней жизнью.

Исследователи разработали специальный алгоритм, способный распознавать окаменелые химические следы на фоне современных органических материалов и веществ внеземного происхождения. Метод демонстрирует высокую точность — до 90% в определении биологического происхождения обнаруженных маркеров.

Анализу подверглись образцы пород, чей возраст оценивается в 2,5 и 3,3 миллиарда лет. В них были идентифицированы молекулярные сигнатуры, указывающие на существование кислородопроизводящих микроорганизмов в ту далёкую эпоху.

До настоящего времени временной предел подобных исследований составлял около 1,7 миллиардов лет. Новая методика позволила удвоить этот диапазон, открыв возможности для изучения самых ранних этапов развития жизни на нашей планете.

Это открытие имеет фундаментальное значение для понимания эволюции биосферы Земли. Оно проливает свет на процессы, которые привели к Великому кислородному событию, кардинально изменившему состав атмосферы примерно 2,4 миллиарда лет назад.

Полученные данные важны не только для земной палеонтологии. Разработанный подход может быть применён при изучении образцов с Марса, где в прошлом могли существовать условия, благоприятные для возникновения жизни.

«Использование машинного обучения позволяет нам интерпретировать химические следы древней жизни с беспрецедентной надёжностью», — отмечают авторы исследования. Эта технология открывает новую главу в изучении палеонтологической летописи.

Перспективы дальнейших исследований включают поиск подобных следов в ещё более древних породах и применение методики для анализа образцов, доставленных с других планет. Это может привести к революционным открытиям в области астробиологии.