We kunnen het ontstaan van leven beter begrijpen als we vaststellen in welke omgeving de oudste microfossielen voorkwamen en hoe ze leefden. Dat lukt alleen als we ze betrouwbaar kunnen onderscheiden van structuren die zonder leven zijn gevormd, maar er wel op lijken. Juist bij de allervroegste vormen is dat onderscheid lastig, omdat de verschillen vaak klein zijn.

Er bestaan verschillende criteria om oude microfossielen te herkennen, maar voor de oudste voorbeelden is er nog geen consensus. De laatste jaren gebruiken onderzoekers steeds vaker metingen van vorm en structuur, en analyseren ze beelden en vormen om verschillen in morfologie (de vorm en bouw van iets) vast te leggen.

Recentelijk wordt ook Topological Data Analysis (TDA) gebruikt om onderscheid te maken tussen biologische structuren en abiotische (niet-levende) vormen. Bij TDA-methoden analyseer je data door naar de “vorm” en structuur van patronen te kijken. Die techniek is geen beeldanalyse op zichzelf, maar gebruikt wiskundige methoden om patronen in beelddata te analyseren.

In tegenstelling tot machine learning zijn TDA-methoden meestal goed te volgen en te begrijpen, in plaats van een “black box” waar je niet precies ziet hoe het resultaat ontstaat. Daarnaast hebben ze ook geen grote hoeveelheden trainingsdata nodig om goed te werken.

Doel van dit project: TDA-methoden toepassen om een kwantitatieve test te ontwikkelen die kan bepalen of een verzameling morfologische kenmerken van biologische oorsprong is.