Inteligncia Artificial encontra oito candidatos a sinais de inteligncia extraterrestre

Espao

Redação do Site Inovação Tecnológica – 31/01/2023

Tecnoassinaturas

O pesquisador Peter Ma, da Universidade de Toronto, no Canad, no ficou nada satisfeito quando um banco de dados de 150 TB foi descartado pelas ferramentas de anlise de dados normalmente usadas para encontrar indcios de fenmenos no-naturais.

Mais especificamente, aqueles dados, referentes a 820 estrelas prximas de ns, foram escaneados em busca de sinais de vida extraterrestre, as chamadas tecnoassinaturas, ou evidncias de tecnologia.

Ento Ma e seus colegas decidiram desenvolver uma nova ferramenta de anlise de dados, baseada em inteligncia artificial. A abordagem consistiu em aplicar novas tcnicas de aprendizado profundo a um algoritmo de pesquisa tradicional para produzir resultados mais precisos – e, de quebra, fazer isso mais rapidamente.

O novo software encontrou nada menos do que oito sinais de interesse que no haviam sido detectados anteriormente.

A equipe ento checou manualmente os dados para confirmar os resultados, e verificou que os novos sinais tm vrias caractersticas que os tornam merecedores de toda a ateno:

• Os sinais tm banda estreita, o que significa que apresentam uma pequena largura espectral, da ordem de apenas alguns hertz (Hz). Em comparao sinais causados por fenmenos naturais tendem a ser de banda larga.
• Os sinais tm taxas de desvio diferentes de zero, o que significa que, quando plotados em um grfico, apresentam uma inclinao. Esses picos podem indicar que a origem de um sinal teve alguma acelerao relativa em relao aos nossos receptores, portanto no podem ter-se originado no prprio radiotelescpio.
• Os sinais apareceram em observaes da fonte, mas no em observaes fora da fonte. Se um sinal se origina de uma fonte celeste especfica, ele aparece quando apontamos nosso radiotelescpio para o alvo e desaparece quando o apontamos para outro local. A interferncia de rdio humana geralmente ocorre em observaes na fonte e fora dela devido proximidade da fonte.

“Esses resultados ilustram dramaticamente o poder da aplicao de mtodos modernos de aprendizado de mquina e viso computacional para desafios de dados em astronomia, resultando em novas deteces e maior desempenho. A aplicao dessas tcnicas em escala ser transformadora para a cincia da tecnoassinatura de rdio,” disse Ma.

Estamos sozinhos no universo?

A equipe j est reexaminando esses oito novos alvos de interesse, mas ainda no conseguiu novas deteces de nenhum desses sinais.

Contudo, essa nova abordagem de anlise de dados pode permitir que os astrnomos entendam com mais eficcia os dados que coletam e ajam mais rapidamente para reexaminar os alvos, no deixando que vrios anos se passem sem que uma fonte potencial seja novamente observada.

“Estamos ampliando esse esforo de busca para um milho de estrelas hoje com o telescpio MeerKAT, e iremos alm. Acreditamos que um trabalho como esse ajudar a acelerar a taxa com que podemos fazer descobertas em nosso grande esforo para responder pergunta ‘Estamos sozinhos no universo?’,” concluiu Ma.

Outras notcias sobre:

Mais tópicos