Une IA découvre des traces de vie dans des roches vieilles de 3,3 milliards d’années

Pour comprendre l’ampleur de cette découverte, il faut rappeler quelques chiffres. La Terre est âgée d’environ 4,5 milliards d’années. Les scientifiques estiment que la vie est apparue vers 3,7 milliards d’années grâce à des indices indirects. Cependant, les preuves directes, c’est-à-dire le registre biochimique, ne remontaient qu’à environ 1,6 milliard d’années. En combinant l’apprentissage automatique et l’analyse chimique, une équipe internationale a pu étendre considérablement ce registre, confirmant ce que l’on soupçonnait depuis longtemps.

Les résultats de cette recherche sont impressionnants. Publiés ce lundi dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences, ils font état de la détection d’empreintes chimiques laissées par des microbes dans des roches vieilles de 3,3 milliards d’années. De plus, l’étude a révélé des signatures de vie photosynthétique dans des roches de 2,5 milliards d’années. Cela prolonge le registre chimique de la photosynthèse, préservé dans les molécules de carbone, de plus de 800 millions d’années, une avancée majeure pour la science.

C’est une véritable révolution pour la datation de la vie. Michael L. Wong, chercheur au laboratoire Carnegie Science et co-auteur de l’étude que les scientifiques utilisaient auparavant des textures de roches ou des minéraux pour déduire la présence de vie. Mais l’utilisation de molécules complexes pour obtenir une preuve indiscutable ne remontait qu’à 1,6 milliard d’années. Il précise : « Nous portons cela jusqu’à 3,3 [milliards], doublant ainsi cet âge. »

Comment cette intelligence artificielle fonctionne-t-elle ? Anirudh Prabhu, expert en apprentissage automatique et collègue de M. Wong en utilisant une image simple : c’est comme un logiciel de reconnaissance faciale. Le modèle est entraîné sur des données de spectrométrie (GC-MS) qui ressemblent à un paysage en 3D avec des pics et des vallées. L’ordinateur apprend à identifier des motifs correspondant à des matériaux biologiques, tout comme il apprendrait à reconnaître la forme d’un nez ou d’une bouche sur un visage.

L’avantage de cette machine est qu’elle voit ce que l’homme ne peut pas voir.  Anirudh Prabhu explique que le modèle examine l’ensemble des données et repère des caractéristiques clés indiquant si un échantillon est vivant ou non, une tâche impossible pour un humain face à l’immensité des informations. Actuellement, le modèle atteint une précision de 90 %. C’est un outil précieux pour les paléobiologistes, car il permet d’analyser des échantillons très dégradés ou déformés par le temps.

Cette technologie ne se limite pas à la Terre ; elle vise aussi les étoiles. Michael L. Wong a déclaré  que ce succès renforce sa confiance pour trouver des preuves de vie sur Mars ou les lunes de Saturne. L’instrument utilisé est déjà prêt pour l’espace : une version se trouve actuellement dans le rover Curiosity sur Mars. Comme l’explique M. Prabhu, un rover pourrait ainsi analyser un échantillon et fournir une prédiction rapide et précise aux scientifiques sur Terre pour guider leurs décisions.

Selon la source : gizmodo.com