NASA等机构开发机器学习框架LifeTracer助力地外生命探测

2026年11月，NASA与佐治亚理工学院等机构的研究人员开发了名为LifeTracer的机器学习框架，用于区分行星材料中的有机物是来自生物过程还是非生物过程。该系统通过分析8块碳质陨石和10个地球地质样本的有机分子分布模式进行训练，能够同时分析数千种分子特征，以克服传统生物标志物的预测局限。研究团队计划将该技术应用于未来的火星采样返回任务，以及日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的火星卫星探测等深空探测任务。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。