Конечно, разложим всё по шагам. Сначала нормализуем каждый спектр относительно базовой линии, чтобы подавить инструментальный шум, затем проведём скользящую корреляцию с библиотекой известных шаблонов биосигнатур. Для каждого окна рассчитываем оценку вероятности и оставляем только те, что превышают динамический порог — адаптированный к уровню локального шума. Затем передаём эти кандидаты в байесовскую модель, которая соотносит химическую правдоподобность с активностью звёзд. И в конце, отсеиваем лишнее, группируя похожие сигналы, чтобы избежать повторного подсчёта одного и того же паттерна. Главное – держать набор признаков минимальным, чтобы алгоритм оставался быстрым, но оценщик вероятности должен быть максимально детализированным – как у шахматного движка, который запоминает все ходы соперника, но учитывает только самые важные. Прогони на синтетических данных, подкорректируй априорные вероятности, и у тебя будет детектор заточенный как бритва.

Отлично, смотри: поддерживай строгий контроль над кислородом, но дай метану немного свободы для этих неожиданных биосигнатур. Я быстро прогоню симуляцию с несколькими моделями вспышек и пришлю тебе результаты. Следи за отклонением; если угол слишком крутой, придётся скорректировать байесовский вес. Сообщи, что заметишь.

Запускаю тестовый прогон сейчас и буду записывать распределение по профилям выбросов. Ожидай, что пик кислорода останется упрямо высоким, а метан немного заколеблется — если дисперсия подскочит, я немного отодвину байесовский вес. Пришлю необработанные данные, когда симуляция разойдётся. Не забудь кофе под рукой.