{"id":38335,"date":"2023-09-27T12:46:33","date_gmt":"2023-09-27T16:46:33","guid":{"rendered":"https:\/\/romanticany.com\/?p=38335"},"modified":"2023-09-27T12:46:33","modified_gmt":"2023-09-27T16:46:33","slug":"__trashed-1531","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/romanticany.com\/?p=38335","title":{"rendered":"Un nuevo m\u00e9todo podr\u00eda ayudar a saber si hemos encontrado signos de vida extraterrestre"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un programa de aprendizaje autom\u00e1tico, capacitado para distinguir entidades vivas y no vivas, demuestra m\u00e1s del 90% de precisi\u00f3n en el reconocimiento de muestras biol\u00f3gicas en la Tierra.<\/h2>\n\n\n\n<p>La b\u00fasqueda para detectar signos de vida extraterrestre m\u00e1s all\u00e1 de nuestro planeta ha recibido un impulso prometedor gracias a un programa de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Desarrollado para diferenciar entre sustancias vivas y no vivas, este programa ha demostrado un \u00e9xito impresionante en la identificaci\u00f3n de productos biol\u00f3gicos de aquellos de origen no vivo, seg\u00fan un estudio publicado en&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.blogger.com\/blog\/post\/edit\/2109228424387240197\/891776875967043128?hl=es#\">Actas de la Academia Nacional de Ciencias<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque actualmente est\u00e1n entrenados en formas de&nbsp;vida terrestres, los cient\u00edficos est\u00e1n entusiasmados con la posibilidad de implementarlo para analizar muestras de entornos extraterrestres, incluido Marte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Desaf\u00edos para reconocer la vida extraterrestre<\/h2>\n\n\n\n<p>Los astrobi\u00f3logos llevan mucho tiempo lidiando con el desaf\u00edo de distinguir formas de vida extraterrestres si las encuentran. Las preocupaciones van desde matar inadvertidamente vida extraterrestre, como algunos sospechan que sucedi\u00f3 con el m\u00f3dulo de aterrizaje Viking en Marte, hasta simplemente no reconocerla debido a caracter\u00edsticas desconocidas.<\/p>\n\n\n\n<p>Para abordar estas preocupaciones, el profesor Robert Hazen de la Carnegie Institution dirigi\u00f3 un equipo que dise\u00f1\u00f3 un programa de aprendizaje autom\u00e1tico con la capacidad de diferenciar la vida de la no vida bas\u00e1ndose en patrones qu\u00edmicos.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cEstamos haciendo una pregunta fundamental;&nbsp;\u00bfHay algo fundamentalmente diferente en la qu\u00edmica de la vida en comparaci\u00f3n con la qu\u00edmica del mundo inanimado?&nbsp;Hazen dijo en un&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.blogger.com\/blog\/post\/edit\/2109228424387240197\/891776875967043128?hl=es#\">comunicado<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Los investigadores realizaron espectrometr\u00eda de masas con cromatograf\u00eda de gases por pir\u00f3lisis (GCMS) en 134 muestras ricas en carbono. GCMS implica calentar materiales sin ox\u00edgeno y luego analizar las mol\u00e9culas que los componen en masa.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas muestras incluyeron 59 de origen biol\u00f3gico, desde c\u00e1scaras y hojas hasta petr\u00f3leo crudo, y 75 muestras no biol\u00f3gicas, como las de meteoritos ricos en carbono y amino\u00e1cidos elaborados en laboratorio.<\/p>\n\n\n\n<p>Los resultados del estudio se presentaron en la&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.blogger.com\/blog\/post\/edit\/2109228424387240197\/891776875967043128?hl=es#\">Conferencia de Geoqu\u00edmica Goldschmidt<\/a>&nbsp;y ahora se han publicado. El programa de aprendizaje autom\u00e1tico logr\u00f3 una notable&nbsp;tasa de \u00e9xito de m\u00e1s del 90% al distinguir muestras biol\u00f3gicas de las no biol\u00f3gicas.&nbsp;En particular, se espera que su precisi\u00f3n mejore a\u00fan m\u00e1s con m\u00e1s datos de muestra, siguiendo los principios del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Curiosamente, el programa super\u00f3 las expectativas al identificar tres poblaciones distintas: abi\u00f3tica, bi\u00f3tica viva y bi\u00f3tica f\u00f3sil. Podr\u00eda distinguir muestras f\u00f3siles de muestras biol\u00f3gicas m\u00e1s recientes, lo que demuestra la profundidad de su an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n<p>El profesor Hazen cree que este m\u00e9todo anal\u00edtico rutinario podr\u00eda revolucionar la&nbsp;b\u00fasqueda de vida extraterrestre. Al aplicar sensores inteligentes equipados con esta tecnolog\u00eda a naves espaciales rob\u00f3ticas, m\u00f3dulos de aterrizaje y veh\u00edculos exploradores, podr\u00edamos buscar signos de vida antes de que las muestras regresen a la Tierra.<\/p>\n\n\n\n<p>Los datos existentes procedentes de veh\u00edculos de aterrizaje y rovers marcianos podr\u00edan incluso reevaluarse en busca de posibles pruebas de vida antigua.<\/p>\n\n\n\n<p>eldiariony.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un programa de aprendizaje autom\u00e1tico, capacitado para distinguir entidades vivas y no vivas, demuestra m\u00e1s del 90% de precisi\u00f3n en el reconocimiento de muestras biol\u00f3gicas en la Tierra. La b\u00fasqueda para detectar signos de vida extraterrestre m\u00e1s all\u00e1 de nuestro planeta ha recibido un impulso prometedor gracias a un programa de aprendizaje autom\u00e1tico. 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