[논문 리뷰] Quantifying the pathways to life using assembly spaces

Stuart M. Marshall, Douglas Moore외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 06.

Earth Systems and Cosmic Evolution참고 문헌 1인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 복잡한 물체를 구축하는 데 필요한 경로 조립 정보(PA)를 정량화하기 위해 '조립 공간(assembly spaces)'을 도입한다. PA는 물체를 분해된 기본 구성 요소에서 재구성하는 데 필요한 최소 단계로 정의된다. 이 논문은 높은 PA 값을 가지는 물체(임계값을 초과)는 무작위 조립이 아닌 생물학적 또는 기술적 과정의 산물일 가능성이 높으며, 정보 이론적 측정법을 활용해 우주 내 생명 유사 복잡성을 식별할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다.

ABSTRACT

We have developed the concept of pathway assembly to explore the amount of extrinsic information required to build an object. To quantify this information in an agnostic way, we present a method to determine the amount of pathway assembly information contained within such an object by deconstructing the object into its irreducible parts, and then evaluating the minimum number of steps to reconstruct the object along any pathway. The mathematical formalisation of this approach uses an assembly space. By finding the minimal number of steps contained in the route by which the objects can be assembled within that space, we can compare how much information (I) is gained from knowing this pathway assembly index (PA) according to I_PA=log (|N|)/(|N_PA |) where, for an end product with PA=x, N is the set of objects possible that can be created from the same irreducible parts within x steps regardless of PA, and NPA is the subset of those objects with the precise pathway assembly index PA=x. Applying this formalism to objects formed in 1D, 2D and 3D space allows us to identify objects in the world or wider Universe that have high assembly numbers. We propose that objects with PA greater than a threshold are important because these are uniquely identifiable as those that must have been produced by biological or technological processes, rather than the assembly occurring via unbiased random processes alone. We think this approach is needed to help identify the new physical and chemical laws needed to understand what life is, by quantifying what life does.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 물체를 조립하는 데 필요한 외부 정보를 정량화하는 프레임워크를 개발하기 위해.
• 자연계나 우주에서 무작위 과정만으로는 발생하기 어려운 물체를 식별하기 위해.
• 조립 복잡성의 체계적 측정법을 활용해 생물학적 또는 기술적 시스템을 무작위 물리적 과정으로 형성된 시스템과 구분하기 위해.
• 생명을 정의하는 데 있어 물리적이고 정보 이론적인 기반을 제공하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 주어진 기본 구성 요소 집합으로 만들 수 있는 모든 가능한 물체를 표현하는 '조립 공간'을 사용한다.
• 경로 조립 지수(PA)는 해당 공간 내에서 물체를 재구성하는 데 필요한 최소 단계 수로 정의된다.
• 경로 조립 정보(I_PA)는 I_PA = log(|N|) / |N_PA|로 계산되며, 여기서 |N|은 x단계 이내로 가능한 물체 총수이고, |N_PA|는 PA = x인 부분집합이다.
• 이 형식은 1차원, 2차원, 3차원 구조에 적용되어 PA 값이 차원성과 복잡성에 따라 어떻게 변화하는지 평가한다.
• 높은 PA를 가지는 물체는 비무작위적이고 방향성이 있는 과정을 통해 형성된 것으로 간주된다.
• 이 접근법은 다양한 시스템 간의 조립 경로를 비교할 수 있게 하여, 고유하게 식별 가능하고 정보량이 많은 구조를 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주어진 물체를 기본 구성 요소에서 재구성하는 데 필요한 최소 단계 수는 얼마이며, 이 수치는 차원에 따라 어떻게 달라지는가?
• RQ2 무작위 과정과 생물학적 또는 기술적 과정에 의해 형성된 물체는 어떻게 구분할 수 있는가?
• RQ3 복잡한 물체를 조립하는 경로에 포함된 정보량은 무엇이며, 이를 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ4 1차원, 2차원, 3차원 공간에서 PA 값이 비무작위 기원을 시사하는 임계값을 초과하는 물체는 어떤 것인가?
• RQ5 경로 조립 지수는 물리적 시스템에서 생명 유사 복잡성을 탐지하기 위한 보편적 척도로 기능할 수 있는가?

주요 결과

• 높은 경로 조립 지수(PA) 값을 가지는 물체는 비무작위 과정, 예를 들어 생물학적 또는 기술적 시스템의 산물로 고유하게 식별된다.
• 경로 조립 정보(I_PA)는 가능한 전체 물체 수(|N|)에 대해 로그적으로 증가하고, 동일한 PA를 가진 물체 수(|N_PA|)에 대해는 반비례한다.
• 1차원, 2차원, 3차원 공간에서 이 형식은 높은 PA를 가지는 구조가 비편향된 무작위 조립으로는 형성되기 어려운 것으로 성공적으로 식별한다.
• 이 방법은 무작위 구성과 생명 유사 복잡성 간의 정량적 임계값을 제공한다.
• 이 프레임워크는 높은-PA 물체가 우주 내 생명 또는 기술의 증거가 될 수 있음을 시사한다.
• 이 접근법은 조립 경로의 정보량을 정량화함으로써 생명을 식별하는 데 새로운 물리적 근거를 제공한다.