Una IA detecta ocho señales extraterrestres previamente descartadas

Una de las grandes dificultades que tienen los científicos espaciales en la actualidad es poder sortear entre todos los datos que van acumulando los diferentes instrumentos que tenemos a disposición para observar más allá de nuestro planeta.

En este sentido, la razón por la que aún no hemos encontrado señales de vida extraterrestre tecnológicamente avanzada podría deberse simplemente a que se han refundido entre un mar de datos. En otras palabras, puede que nuestros instrumentos ya hayan captado señales –aunque aún no existen pruebas definitivas de ello–, pero que, por los ineficientes métodos y algoritmos de la actualidad, las hayamos pasado por alto.

Es por este motivo que el estudiante universitario de la Universidad de Toronto, Peter Ma, junto con el Instituto de Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre (SETI), Breakthrough Listen e instituciones de investigación científica de todo el mundo, ha aplicado el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a un conjunto de datos previamente estudiado de estrellas cercanas.

Y para sorpresa del investigador, el novedoso método ha dado con el descubrimiento de

ocho señales de interés previamente no identificadas, según revela un comunicado de

prensa.

Así, según los resultados iniciales de la nueva investigación publicada en Nature

Astronomy, existe una ligera posibilidad de que el nuevo método haya desenterrado

«tecnofirmas» no terrestres. Eso significaría que se ha alcanzado el objetivo del SETI de

encontrar señales de inteligencia extraterrestre. Pero la pregunta persiste: ¿hemos

encontrado tales señales?

Una Inteligencia Artificial encuentra ocho posibles señales

extraterrestres previamente descartadas

Por Prensa - febrero 21, 2024

21/2/24, 16:56 Una Inteligencia Artificial encuentra ocho posibles señales extraterrestres previamente descartadas - Radio Santiago

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Futuro prometedor en la búsqueda de señales extraterrestres

La respuesta corta, de momento, sigue siendo un no. No obstante, el nuevo sistema, que

identificó 100 veces más patrones en el ruido que merecían ser investigados que los que

se habían observado anteriormente, detectó ocho señales suficientemente interesantes

como para impulsar observaciones de seguimiento. Y todo ello a partir de una pequeña

porción de las grabaciones de los radiotelescopios de la humanidad.

Los datos provienen de 480 horas de observaciones de 820 estrellas realizadas por el

radiotelescopio Robert C. Byrd Green Bank, contratado por SETI Breakthrough para

buscar ondas de radio que puedan indicar la presencia de civilizaciones extraterrestres.

«En total, habíamos buscado a través de 150 TB de datos de 820 estrellas cercanas, en

un conjunto de datos en el que se había buscado previamente en 2017 mediante

técnicas clásicas, pero etiquetado como carente de señales interesantes», dijo Ma.

«Estamos escalando este esfuerzo de búsqueda a 1 millón de estrellas hoy con el

telescopio MeerKAT y más allá. Creemos que trabajos como este contribuirán a acelerar

el ritmo al que somos capaces de hacer descubrimientos en nuestro gran esfuerzo por

responder a la pregunta de ‘¿estamos solos en el universo?'», agregó.

¿Qué hace interesante estas ocho señales?

Según señala el comunicado de prensa del Instituto SETI, el algoritmo de Ma seleccionó

específicamente las ocho señales de radio, ya que, entre otros factores, estas son de

banda estrecha. Y, según el comunicado, «las señales causadas por fenómenos naturales

tienden a ser de banda ancha».

Las señales también mostraban una serie de propiedades que sugieren que no están

causadas por interferencias terrestres, como el hecho de que tenían tasas de deriva

distintas de cero. En concreto esto significa, según los investigadores, que las señales

tenían una pendiente, lo que podría indicar que el origen de una señal tenía cierta

aceleración relativa con nuestros receptores, por lo que no era local al radioobservatorio.

Aplicación de modernos métodos de aprendizaje automático

Aunque aún no hemos dado con la gran confirmación de que no estamos solos en el

universo, este nuevo enfoque de análisis de datos puede permitir a los investigadores

comprender de forma más eficaz los datos que recopilan y actuar con rapidez para

reexaminar los objetivos.

«Estos resultados ilustran de forma espectacular el poder de la aplicación de los

modernos métodos de aprendizaje automático y visión por ordenador a los retos que

plantean los datos en astronomía, lo que se traduce tanto en nuevas detecciones como

en un mayor rendimiento. La aplicación de estas técnicas a escala será transformadora

para la ciencia de las tecnofirmas de radio», declaró Cherry Ng, otro de los asesores de

investigación de Ma y astrónomo tanto del Instituto SETI como del Centro Nacional de

Investigación Científica de Francia.