.Looking for life on Enceladus: What questions should we ask?
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엔셀라두스의 생명체 찾기: 어떤 질문을 해야 할까요?
작성자: Sarah Stanley, Eos 이 그림에서는 잠재적으로 생명의 기원에 대한 단서를 담고 있는 바닷물 간헐천이 토성의 위성 엔셀라두스의 얼음 균열을 통해 분출합니다. 출처: NASA 고다드 우주 비행 센터MAY 9, 2024
지구 너머에 생명체가 존재하는가? 이러한 가능성을 고려할 수 있는 가장 매력적인 장소 중 하나는 얼어붙은 껍질에 액체 바다가 들어 있는 토성의 위성인 엔셀라두스(Enceladus)입니다. 거기에는 얼음 균열에서 우주로 물보라가 뿜어져 나오고, 우주선이 이 간헐천을 관찰한 결과 엔셀라두스는 생명체에 필요한 모든 화학적 구성 요소를 갖추고 있음을 시사합니다. 엔셀라두스에서 생명체를 찾는 로봇 임무가 개발되고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 우주 탐사의 새로운 시대를 앞두고 Davila와 Eigenbrode는 엔셀라두스와 유사한 해양 세계를 연구하기 위한 전략적 연구 프레임워크를 제안합니다.
지구물리학 연구 저널: 생물지리과학(Journal of Geophysical Research: Biogeosciences) 에 발표된 그들이 제안한 프레임워크는 생명체가 빅뱅 으로 시작된 일련의 화학적 단계에서 비롯된다는 유기 화학 진화 이론에 기반을 두고 있습니다 . 별과 행성이 형성됨에 따라 단순한 분자가 상호 작용하여 점점 더 복잡한 분자를 형성 하고 결국 첫 번째 세포를 형성했습니다. 과학자들은 생명체가 탄생하기 전의 기록이 잘 보존되어 있지 않다는 점을 고려하여 여전히 지구에 생명체가 탄생하게 된 정확한 단계를 연구하고 있습니다.
그러나 엔셀라두스와 같은 얼음 바다 세계는 생명체가 어떻게 땅에서 벗어나기 시작하는지, 아니면 그렇지 않은지에 대한 풍부한 새로운 단서를 보유할 수 있습니다. 따라서 연구자들은 단순히 엔셀라두스에 사람이 살고 있는지 묻는 것이 아니라, “엔셀라두스 바다에서 유기화학적 진화의 정도는 어느 정도인가?”라는 질문을 제안합니다. 이러한 초점 전환은 엔셀라두스가 현재 거주하고 있는지, 생명이 발전하는 중인지, 생명이 존재했던 시기가 지났는지, 생명으로 이어질 가능성이 없는 경로인지에 관계없이 딥 러닝을 가능하게 할 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 엔셀라두스 탐사는 생명체의 직접적인 증거만을 찾는 것이 아닙니다. 그들은 먼저 우리가 이미 바다에 있다고 의심하는 복잡한 탄소 함유 분자의 분자 및 구조적 특성을 결정하려고 노력할 것입니다. 보충 연구를 통해 생화학적 특성, 세포와 유사한 물체 및 진화적 적응의 증거를 지닌 보다 복잡한 유기 화합물을 검색할 수 있습니다. 연구원들은 이러한 방식으로 임무를 구성하는 것이 우주 생명체에 대한 높은 보상을 받을 수 있는 통찰력을 제공할 수 있는 위험이 낮은 전략이라고 말합니다. 즉, 엔셀라두스와 다른 해양 세계에 생명체가 존재한다면 이 접근 방식은 생명체를 찾는 데 도움이 될 것입니다. 그렇지 않다면 우리는 단지 생명을 찾는 것보다 훨씬 더 많은 것을 배울 것입니다.
추가 정보: AF Davila 외, Enceladus: Astrobiology Revisited, 지구물리학 연구 저널: Biogeosciences (2024). DOI: 10.1029/2023JG007677 이오스 제공
https://phys.org/news/2024-05-life-enceladus.html
메모 2405121117
잠재적으로 생명의 기원에 대한 단서를 담고 있는 바닷물 간헐천이 토성의 위성 엔셀라두스의 얼음 균열을 통해 분출한다.
지하바다에 생명체가 존재하고 있으리라는 우주 근거이론에 따른다. 생물지리과학( Biogeosciences)은 생명체가 빅뱅 으로 시작된 일련의 화학적 단계에서 비롯된다는 유기 화학 진화 이론에 기반을 두고 있다 . 별과 행성이 형성됨에 따라 단순한 분자가 상호 작용하여 점점 더 복잡한 분자를 형성 하고 결국 첫 번째 세포를 형성했다.
과학자들은 생명체가 탄생하기 전의 기록이 잘 보존되어 있지 않다는 점을 고려하여 여전히 지구에 생명체가 탄생하게 된 정확한 단계를 연구하고 있지만, 엔셀라두스와 같은 얼음 바다 세계는 생명체가 어떻게 땅에서 벗어나기 시작하는지, 아니면 그렇지 않은지에 대한 풍부한 새로운 생명기원의 단서를 보유할 수 있다.
따라서 연구자들은 단순히 엔셀라두스에 생명가 살고 있거나 인류가 거주가능한지 묻는 것이 아니라, 엔셀라두스 바다에서 유기화학적 진화의 정도는 어느 정도인가?”라는 질문을 제안된다. 이러한 초점 전환은 엔셀라두스에 다양한 경우수의 딥 러닝을 가능하게 할 수 있다.
이러한 접근 방식을 사용하면 엔셀라두스 탐사는 생명체의 직접적인 증거만을 찾는 것이 아니라, 복잡한 탄소 함유 분자의 분자 및 구조적 특성을 찾아내려 노력할 것이다. 보충 연구를 통해 생화학적 특성, 세포와 유사한 물체 및 진화적 적응의 증거를 지닌, 보다 복잡한 유기 화합물을 검색할 수 있다.
물론 나의 qpeoms 딥러닝 빅데이타 베이스를 이용하면 우주에 존재할 가능성이 있는 원소.아원자 기반 그 모든 우주 환경에 맞춤형 경우수의 더 복잡한 유기 화합물의 딥러닝 소스 샘플 데이타를 즉각적인 순간 대응분석으로 확보할 수 있다. 어허.
Memo 2405121117
Saltwater geysers, potentially containing clues to the origin of life, erupt through cracks in the ice of Saturn's moon Enceladus.
It follows the basic theory of the universe that life exists in the underground sea. Biogeosciences are based on the theory of organic chemical evolution, which states that life arose from a series of chemical steps that began with the Big Bang. As stars and planets formed, simple molecules interacted to form increasingly complex molecules and eventually formed the first cells.
Scientists are still studying the exact steps that led to the emergence of life on Earth, given the poorly preserved records of life before its emergence, but icy ocean worlds such as Enceladus are unclear as to how life began to break away from land. If not, it could hold abundant new clues to the origin of life.
Therefore, it is proposed that researchers should not simply ask whether Enceladus is inhabitable or habitable by humans, but rather: “What is the extent of organic chemical evolution in the Enceladus ocean?” This shift in focus could enable deep learning in a variety of cases on Enceladus.
Using this approach, the Enceladus mission will not only search for direct evidence of life, but will also seek to discover the molecular and structural properties of complex carbon-containing molecules. Complementary studies allow the search for more complex organic compounds with biochemical properties, cell-like entities, and evidence of evolutionary adaptation.
Of course, if you use my qpeoms deep learning big data base, you can secure deep learning source sample data of more complex organic compounds tailored to all space environments based on elements and subatoms that may exist in the universe through immediate moment response analysis. there is. Uh huh.
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