Модель отличила биогенный апатит от абиогенного с точностью 96,8%

Исследователи объединили Рамановскую спектроскопию с интерпретируемой моделью машинного обучения для определения происхождения апатита. Метод может использоваться для предварительного поиска минеральных признаков жизни, однако пока проверен преимущественно на земных образцах.

Авторы исследования в журнале PNAS Nexus разработали систему, которая по Рамановскому спектру отличает биогенный апатит от минерала, сформировавшегося без участия организмов. Апатит встречается в костях и зубах, но также возникает в геологических процессах, поэтому само его присутствие не считается достаточным свидетельством жизни.

Исследователи собрали 331 спектр из лабораторных измерений, научных публикаций и открытых баз данных. Для классификации биогенных и абиогенных образцов использовались 255 спектров: из семи спектральных полос извлекли 21 параметр, включая положение, ширину и интенсивность пиков. Модель на основе случайного леса показала точность 96,8% на независимой тестовой выборке, допустив две ошибки. При проверке с последовательным исключением каждого из 60 источников данных точность составила 93,8%.

Наибольшее влияние на результат оказали ширина основной фосфатной полосы и характеристики полосы, связанной с карбонатами. Эти параметры отражают нарушения кристаллической структуры и химические замещения в апатите, поэтому вывод модели можно связать с физическими свойствами минерала, а не только со статистическими корреляциями.

Авторы предлагают применять метод как вероятностный инструмент предварительного отбора образцов. Рамановские спектрометры уже работают на марсоходе NASA Perseverance и предусмотрены для европейского марсохода Rosalind Franklin. При этом модель обучена главным образом на современном земном биогенном апатите, а радиационные повреждения минералов на Марсе теоретически могут приводить к ложноположительным результатам.