La búsqueda de vida más allá de la Tierra ha sido una fascinación constante para la humanidad. A medida que la tecnología avanza, la capacidad para explorar los rincones más remotos del espacio se expande, y con ella, las posibilidades de descubrir signos de vida en otros planetas. Uno de los lugares que ha despertado un interés particular es Marte, el planeta rojo.
En este artículo, le contamos cómo la Inteligencia Artificial (IA) podría jugar un papel crucial en la búsqueda de indicios de vida en Marte y otros destinos celestiales.
La IA y su sorprendente capacidad de detección de vida
La Inteligencia Artificial ha demostrado ser un recurso versátil y potente en una variedad de campos, desde responder preguntas hasta resolver complejos problemas matemáticos y componer música. Ahora, la IA está desempeñando un papel clave en la detección de biomarcadores, elementos que pueden indicar la presencia de vida, ya sea en el presente o en el pasado.
¿Cómo logra esto la IA? Los biomarcadores son sustancias químicas que, en su mayoría, están presentes tanto en planetas con vida como en aquellos que no la tienen. Por ejemplo, el metano y el ozono son dos de estos biomarcadores. En la Tierra, el metano puede ser producido tanto por bacterias como por actividades industriales, como la cría de ganado. En Marte, la presencia de metano plantea interrogantes, ya que podría haber sido generado por vulcanismo o incluso eventos biológicos. Aquí es donde entra en juego la IA.
La IA ha sido entrenada para diferenciar entre biomarcadores de origen biológico y aquellos de origen inerte. Este entrenamiento se realizó utilizando 134 muestras de carbono, algunas de origen biológico (bióticas) y otras no (abióticas). Los resultados son impresionantes: la IA es capaz de distinguir entre ambas con un asombroso 90% de precisión. Ha sido probada con muestras bióticas, como dientes y hojas, en contraste con muestras abióticas, como petróleo y carbón.
El equipo de investigación y su impacto en la exploración espacial
El equipo detrás de esta investigación pionera en IA está compuesto por destacados científicos como Jim Cleaves y Robert Hazen, de la Institución Carnegie para la Ciencia. La Fundación John Templeton proporciona el respaldo financiero necesario para llevar a cabo esta innovadora labor.
La clave para aprovechar plenamente esta tecnología radica en incorporarla a los instrumentos y robots que exploran la superficie de Marte y otros cuerpos celestes. Esto permitiría la detección in situ de restos biológicos, eliminando la necesidad de transportar muestras sospechosas de regreso a la Tierra. Una vez que se identifiquen indicios de vida en un lugar, se podrían tomar medidas adicionales para confirmar o descartar estos resultados en nuestro planeta de origen.
La IA en la búsqueda de vida en otros mundos
La IA no solo se limita a Marte; su aplicación se extiende a otros planetas y cuerpos celestes. Además de buscar signos de vida en el planeta rojo, esta tecnología podría desempeñar un papel fundamental en la exploración de otros mundos. Un ejemplo intrigante es la posibilidad de utilizar la IA para determinar si ciertos sedimentos en Australia occidental, que datan de hace 3500 millones de años, contienen restos de vida.
Algunos científicos han afirmado que estos sedimentos podrían albergar fósiles de microbios, mientras que otros sostienen lo contrario. La IA podría ser la herramienta necesaria para resolver este misterio, brindando una nueva perspectiva sobre la historia de la vida en la Tierra.
La búsqueda de vida en el universo es un objetivo ambicioso que ha intrigado a la humanidad durante siglos. Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, los seres humanos están un paso más cerca de desentrañar los misterios del cosmos y de responder a la fascinante pregunta: ¿Hay vida en Marte y en otros lugares del universo? La IA no solo amplía la capacidad de detección, sino que también nos permite explorar el pasado y comprender mejor el origen de la vida en la Tierra.
*Este artículo fue creado con ayuda de una inteligencia artificial que utiliza machine learning para producir texto similar al humano, y curado por un periodista especializado de El País.