Engineering a lunar photolithoautotroph to thrive on the moon – life or simulacrum?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent work in developing self-replicating machines has approached the problem as an engineering problem, using engineering materials and methods to implement an engineering analogue of a hitherto uniquely biological function. The question is – can anything be learned that might be relevant to an astrobiological context in which the problem is to determine the general form of biology independent of the Earth. Compared with other non-terrestrial biology disciplines, engineered life is more demanding. Engineering a self-replicating machine tackles real environments unlike artificial life which avoids the problem of physical instantiation altogether by examining software models. Engineering a self-replicating machine is also more demanding than synthetic biology as no library of functional components exists. Everything must be constructed de novo . Biological systems already have the capacity to self-replicate but no engineered machine has yet been constructed with the same ability – this is our primary goal. On the basis of the von Neumann analysis of self-replication, self-replication is a by-product of universal construction capability – a universal constructor is a machine that can construct anything (in a functional sense) given the appropriate instructions (DNA/RNA), energy (ATP) and materials (food). In the biological cell, the universal construction mechanism is the ribosome. The ribosome is a biological assembly line for constructing proteins while DNA constitutes a design specification. For a photoautotroph, the energy source is ambient and the food is inorganic. We submit that engineering a self-replicating machine opens up new areas of astrobiology to be explored in the limits of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».