Zo'n 540 miljoen jaar geleden begonnen er plotseling verschillende levensvormen te ontstaan ​​uit de modderige oceaanbodems van de planeet Aarde. Deze periode staat bekend als de Cambrische explosie en deze waterdieren zijn onze oude voorouders.

Al het complexe leven op aarde is voortgekomen uit deze onderwaterwezens. Wetenschappers geloven dat het enige dat nodig was, een altijd zo lichte toename was van het zuurstofgehalte in de oceaan boven een bepaalde drempel.

We zitten nu misschien midden in een Cambrische explosie voor kunstmatige intelligentie (KI). In de afgelopen jaren is er een uitbarsting van ongelooflijk capabele AI-programma's zoals halverwege de reis, DALL-E2 en ChatGPT hebben laten zien welke snelle vooruitgang we hebben geboekt op het gebied van machine learning.

AI wordt nu op vrijwel alle gebieden van de wetenschap gebruikt om onderzoekers te helpen bij routinematige classificatietaken. Het helpt ons team van radioastronomen ook om de zoektocht naar buitenaards leven te verbreden, en de resultaten tot nu toe zijn veelbelovend.

Buitenaardse signalen ontdekken met AI

Als wetenschappers die op zoek zijn naar bewijs van intelligent leven buiten de aarde, hebben we dat gedaan een AI-systeem gebouwd dat verslaat klassieke algoritmen in signaaldetectietaken. Onze AI is getraind om door gegevens van radiotelescopen te zoeken naar signalen die niet kunnen worden gegenereerd door natuurlijke astrofysische processen.

Toen we onze AI een eerder bestudeerde dataset voerden, ontdekte het acht interessante signalen die het klassieke algoritme miste. Voor de duidelijkheid: deze signalen zijn waarschijnlijk niet afkomstig van buitenaardse intelligentie en zijn eerder zeldzame gevallen van radiostoring.

Desalniettemin zijn onze bevindingenvandaag gepubliceerd in Natuurastronomie—benadrukken hoe AI-technieken zeker een blijvende rol zullen spelen in de zoektocht naar buitenaardse intelligentie.

Niet zo intelligent

AI-algoritmen niet "begrijpen" of "denken". Ze blinken uit in patroonherkenning en zijn buitengewoon nuttig gebleken voor taken zoals classificatie, maar ze hebben niet het vermogen om problemen op te lossen. Ze doen alleen de specifieke taken waarvoor ze zijn opgeleid.

Dus hoewel het idee van een AI die buitenaardse intelligentie detecteert klinkt als de plot van een opwindende sciencefictionroman, zijn beide termen gebrekkig: AI-programma's zijn niet intelligent en zoekopdrachten naar buitenaardse intelligentie kunnen geen direct bewijs van intelligentie vinden.

In plaats daarvan zoeken radioastronomen naar radio-'technosignatures'. Deze veronderstelde signalen zouden wijzen op de aanwezigheid van technologie en, bij volmacht, op het bestaan ​​van een samenleving met het vermogen om technologie te benutten voor communicatie.

Voor ons onderzoek hebben we een algoritme gemaakt dat AI-methoden gebruikt om signalen te classificeren als radio-interferentie of als een echte technosignature-kandidaat. En ons algoritme presteert beter dan we hadden gehoopt.

Wat ons AI-algoritme doet

Zoeken naar technologische handtekeningen wordt wel vergeleken met zoeken naar een speld in een kosmische hooiberg. Radiotelescopen produceren enorme hoeveelheden data en bevatten enorme hoeveelheden interferentie van bronnen zoals telefoons, wifi en satellieten.

Zoekalgoritmen moeten in staat zijn om echte technosignaturen te onderscheiden van "false positives", en dit snel te doen. Onze AI-classificator voldoet aan deze vereisten.

Het is bedacht door Peter Ma, een student van de Universiteit van Toronto en de hoofdauteur van ons artikel. Om een ​​set trainingsgegevens te maken, voegde Peter gesimuleerde signalen toe aan echte gegevens en gebruikte hij deze dataset vervolgens om een ​​AI-algoritme, een autoencoder genaamd, te trainen. Terwijl de autoencoder de gegevens verwerkte, 'leerde' deze om opvallende kenmerken in de gegevens te identificeren.

In een tweede stap werden deze functies ingevoerd in een algoritme dat een willekeurige bosclassificatie wordt genoemd. Deze classificator creëert beslissingsbomen om te beslissen of een signaal opmerkelijk is, of alleen radio-interferentie, wat in wezen de "naalden" van de technosignatuur scheidt van de hooiberg.

Nadat we ons AI-algoritme hadden getraind, voerden we het meer dan 150 terabyte aan gegevens (480 observatie-uren) van de Green Bank Telescope in West Virginia in. Het identificeerde 20,515 interessante signalen, die we vervolgens handmatig moesten inspecteren. Hiervan hadden acht signalen de kenmerken van technosignaturen en konden niet worden toegeschreven aan radiostoring.

Acht signalen, geen herdetecties

Om te proberen deze signalen te verifiëren, gingen we terug naar de telescoop om alle acht relevante signalen opnieuw waar te nemen. Helaas konden we geen van hen opnieuw detecteren in onze vervolgwaarnemingen.

We hebben eerder in soortgelijke situaties gezeten. 2020 wij ontdekten een signaal dat schadelijke radiostoring bleek te zijn. Hoewel we deze acht nieuwe kandidaten in de gaten zullen houden, is de meest waarschijnlijke verklaring dat het ongebruikelijke uitingen van radiostoring waren: geen buitenaardse wezens.

Helaas gaat het probleem van radio-interferentie nergens heen. Maar we zullen beter uitgerust zijn om ermee om te gaan als er nieuwe technologieën opduiken.

De zoekopdracht verfijnen

Ons team heeft onlangs een krachtige signaalprocessor op de MeerKAT-telescoop in Zuid-Afrika. MeerKAT gebruikt een techniek genaamd interferometrie om zijn 64 schotels te combineren om als een enkele telescoop te fungeren. Deze techniek is beter in staat om te lokaliseren waar in de lucht een signaal vandaan komt, wat valse positieven door radiostoring drastisch zal verminderen.

Als astronomen erin slagen een technosignatuur te detecteren die niet kan worden weggeredeneerd als interferentie, zou dit er sterk op wijzen dat mensen niet de enige makers van technologie in de melkweg zijn. Dit zou een van de meest diepgaande ontdekkingen zijn die je je kunt voorstellen.

Tegelijkertijd, als we niets detecteren, betekent dat niet noodzakelijkerwijs dat we de enige technologisch capabele "intelligente" soort zijn die er is. Een niet-detectie kan ook betekenen dat we niet naar het juiste type signalen hebben gezocht, of dat onze telescopen nog niet gevoelig genoeg zijn om zwakke transmissies van verre exoplaneten te detecteren.

Mogelijk moeten we een gevoeligheidsdrempel overschrijden voordat een Cambrische explosie van ontdekkingen kan worden gedaan. Als we echter echt alleen zijn, zouden we moeten nadenken over de unieke schoonheid en kwetsbaarheid van het leven hier op aarde.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.

Afbeelding tegoed: ESO/José Francisco Salgado

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://singularityhub.com/2023/02/03/ai-is-helping-astronomers-search-for-intelligent-alien-life-and-theyve-found-8-strange-new-signals/