Scienza distinguere la vita nello spazio attraverso il machine learning

Un nuovo framework di  apprendimento automatico  sviluppato da un team guidato da  Jose’ C. Aponte e Amirali Aghazadeh  permette di riconoscere segnature organiche di origine biologica distinguendole da quelle prodotte da processi non biologici, aprendo la strada all’ analisi avanzata dei campioni  che saranno riportati dalle missioni planetarie in corso e future. Lo studio, pubblicato su  PNAS Nexus,  utilizza dati di  spettrometria di massa ad alta risoluzione  raccolti da otto meteoriti carbonacei e dieci campioni geologici terrestri. Il lavoro ha impiegato la  gascromatografia bidimensionale  accoppiata a spettrometria di massa a tempo di volo per ottenere migliaia di segnali molecolari: 9. 🔗 Leggi su Ildenaro.it

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