Gracias a la Inteligencia artificial, se detectaron 8 posibles señales de “vida extraterrestre”

La comunidad científica afronta serias dificultades a la hora de examinar el espacio exterior y captar señales de posible vida extraterrestre, debido a la profusión de datos y la multiplicidad de instrumentos utilizados para la búsqueda de dichas señales. Sin embargo, la aplicación del aprendizaje automático y los hallazgos recientes de la Inteligencia artificial habrían cambiado el curso de las investigaciones: en efecto, se detectaron ocho señales mediante el radiotelescopio Robert C. Byrd Green Bank, un descubrimiento que podría indicar la presencia de civilizaciones extraterrestres en la zona observada.

Los avances se atribuyen a la investigación realizada por 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. La novedad consistió en aplicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a un conjunto de datos previamente estudiado de estrellas cercanas, tal como especifica el sitio de la agencia DW.

Tras la aplicación del ingenioso método, se descubrieron “ocho señales de interés” previamente no identificadas, según detalló un comunicado de prensa.

Los resultados iniciales de la nueva investigación publicada en Nature Astronomy indican que habría “grandes posibilidades” de que el nuevo método haya sacado a la luz “tecnofirmas” no terrestres. Esto confirmaría que se cumplió de forma preliminar el objetivo del SETI, que se proponía hallar señales de inteligencia extraterrestre.

Cómo se descubrieron las 8 señales “de interés”

El nuevo sistema aplicado por los científicos detectó ocho señales “suficientemente interesantes” como para impulsar operaciones de seguimiento a posteriori. El estudio tomó como referencia una pequeña porción de las grabaciones de radiotelescopios.

“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”, expuso Peter Ma en declaraciones citadas en DW.

“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?‘”, indicó el especialista.

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 la búsqueda de ondas de radio que podrían ser el indicio de la presencia de civilizaciones extraterrestres.

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El algoritmo de Ma seleccionó específicamente las ocho señales de radio, ya que, entre otros factores, estas son de banda estrecha. Según el comunicado de prensa que divulgó el Instituto SETI, “las señales causadas por fenómenos naturales tienden a ser de banda ancha”.

Las señales detectadas también mostraron un comportamiento y serie de propiedades que sugieren que no están causadas por interferencias terrestres, empezando por el hecho de que tenían tasas de deriva distintas de cero.

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 los receptores, por lo que no era local al radioobservatorio.

“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“, consideró Cherry Ng, uno de los asesores de investigación de Peter Ma y astrónomo tanto del Instituto SETI como del Centro Nacional de Investigación Científica de Francia.