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Detectan rastros de vida de hace 3.300 millones de años en rocas antiguas con ayuda de la IA

Un nuevo análisis que combina química avanzada y modelos de inteligencia artificial revela biofirmas ocultas en rocas de hace 3.300 millones de años y redefine la historia temprana de la vida en la Tierra

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Muestras fósiles de antiguas algas marinas del territorio del Yukón, Canadá, de casi mil millones de años
Fósiles de algas marinas tempranas halladas en el Yukón, Canadá. Crédito: Katie Maloney.

Un nuevo estudio ha revelado pruebas químicas que empujan aún más atrás la línea temporal de la vida en la Tierra. Gracias a técnicas avanzadas de química e inteligencia artificial, un equipo internacional de científicos identificó señales biológicas en rocas de más de 3.300 millones de años, lo que convierte este hallazgo en una de las evidencias más antiguas de vida que se conocen.

La investigación, liderada por la Institución Carnegie para la Ciencia, muestra que las rocas más antiguas del planeta guardan fragmentos moleculares que todavía conservan información clave sobre la biología primitiva, incluso aunque las biomoléculas originales hayan desaparecido hace miles de millones de años.

Para lograrlo, los científicos combinaron análisis químicos de alta resolución con modelos de aprendizaje automático. Entrenaron a la IA para reconocer patrones químicos sutiles que solo dejan los organismos vivos, incluso cuando sus rastros directos ya no existen. El sistema fue alimentado con más de 400 muestras distintas —desde minerales y fósiles hasta meteoritos— para enseñarle a distinguir lo que procede de procesos biológicos y lo que no.

Entre las colaboradoras estuvo Katie Maloney, profesora asistente en la Universidad Estatal de Michigan, quien aportó fósiles de algas marinas de casi mil millones de años procedentes del territorio del Yukón, en Canadá. Estos ejemplares, excepcionalmente bien conservados, ayudaron a entrenar la IA para identificar las firmas químicas más tenues de vida antigua.

El modelo obtuvo una precisión superior al 90 % al separar materiales biológicos de los que no lo son. Además, fue capaz de detectar señales vinculadas a la fotosíntesis en rocas de al menos 2.500 millones de años, lo que sugiere que la producción de oxígeno pudo haber surgido mucho antes de lo que se pensaba.

Hasta ahora, las huellas moleculares que confirmaban claramente la presencia de vida solo se habían encontrado en rocas de menos de 1.700 millones de años. Este nuevo enfoque casi duplica el tiempo que puede explorarse mediante biofirmas químicas, lo que abre la puerta a reescribir parte de la historia de la vida en la Tierra.

“Las rocas antiguas están llenas de pistas, pero muchas están ocultas”, explicó Maloney. “La combinación de análisis químico y aprendizaje automático permite ver señales que antes eran invisibles”.

Además de profundizar en los orígenes de la vida en nuestro planeta, la técnica podría aplicarse en la búsqueda de vida en otros mundos. El mismo método podría utilizarse para analizar muestras de Marte o de lunas con potencial habitabilidad en el Sistema Solar.

Como afirma el coautor Robert Hazen: “La vida dejó más que fósiles; dejó ecos químicos. Ahora podemos interpretarlos por primera vez”.

Fuente: PNAS

Preguntas frecuentes

¿Qué descubrieron los científicos en las rocas de 3.300 millones de años?

Detectaron señales químicas de origen biológico, lo que representa una de las evidencias más antiguas de vida en la Tierra.

¿Cómo ayudó la inteligencia artificial en este hallazgo?

La IA fue entrenada para reconocer patrones químicos sutiles que solo dejan los organismos vivos, incluso cuando las biomoléculas originales ya no existen.

¿Qué precisión alcanzó el modelo de IA?

Superó el 90 % de precisión al distinguir materiales biológicos de los que no lo son y detectó señales vinculadas a la fotosíntesis en rocas muy antiguas.

¿Por qué este hallazgo es tan importante?

Porque duplica el rango temporal en el que se pueden identificar biofirmas químicas y podría aplicarse en la búsqueda de vida en Marte u otros mundos.

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