“Inteligencia Artificial: El Nuevo Aliado en la Búsqueda de Vida Extraterrestre”

La búsqueda de vida extraterrestre ha capturado la imaginación humana durante siglos, y los recientes avances en inteligencia artificial pueden hacer realidad ese deseo.
La aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre (SETI) cambiará la forma en que procesamos y analizamos las grandes cantidades de datos obtenidos a partir de observaciones astronómicas. Estas herramientas avanzadas de inteligencia artificial tienen la capacidad de detectar señales que indican la presencia de tecnología avanzada más allá de la Tierra, acelerando enormemente las posibilidades de encontrar vida en otros rincones del universo.
Encuentra extraterrestres con IA
Un estudio reciente publicado en Nature Astronomy por investigadores de la Universidad de Toronto, la Universidad de California y Breakthrough Initiative abre nuevos caminos en la búsqueda de inteligencia extraterrestre (SETI). El estudio, titulado Búsqueda profunda de tecnofirmas de 820 estrellas cercanas, explora la posibilidad de utilizar inteligencia artificial para abordar uno de los mayores desafíos de SETI: filtrar las interferencias del suelo e ignorar las señales que llegan fácilmente a los humanos. .
Históricamente, el análisis de datos de señales planetarias se ha enfrentado al desafío de manejar grandes cantidades de datos, un dilema que ha surgido en SETI sólo en las últimas décadas. Anteriormente, por ejemplo, faltaban datos cuando el astrónomo Frank Drake inició el proyecto en 1960, apuntando con el telescopio a dos estrellas en Green Bank, Virginia Occidental.
Grandes desafíos de datos
En 2015, SETI, financiado por el multimillonario Yuri Milner, dio un salto monumental con su proyecto Radical Listening, que utilizó telescopios en todo el mundo para buscar millones de estrellas en busca de signos de vida inteligente. La investigación dirigida por Peter Ma implementó algoritmos de aprendizaje automático entrenados en grandes cantidades de datos.
Estos algoritmos pueden mejorar la calidad del filtrado de ruido al identificar características específicas de la interferencia de la superficie. La dificultad de revisar manualmente millones de observaciones hace que este enfoque alternativo no sólo sea innovador, sino necesario. Aunque los algoritmos existentes son útiles, tienen la desventaja de omitir valores atípicos que no se ajustan a patrones bien conocidos. Ma 100 metros El equipo de Robert S. Byrd analizó observaciones de Radical Listening de 820 estrellas utilizando el Telescopio Green Bank y desarrolló un software de aprendizaje automático que identificó casi 3 millones de señales de interés. La evaluación manual de más de 20.000 señales encontró ocho candidatas prometedoras como señales de reconocimiento de superficie, aunque la mayoría fueron rechazadas por considerarlas interferencias de superficie.
Aunque no lograron volver a observar estas señales, los procesos y herramientas utilizados representan un avance significativo en la búsqueda de vida más allá de la Tierra y demuestran el potencial de la IA para acelerar la era de la astronomía basada en datos. IA en astronomía
Más allá de la búsqueda de inteligencia extraterrestre, la inteligencia artificial está revolucionando muchas áreas de la astronomía. Algunas áreas en las que la IA puede hacer una contribución significativa incluyen:

Análisis de imágenes astronómicas: la IA ayuda a procesar y analizar grandes cantidades de imágenes astronómicas para detectar galaxias, nebulosas, supernovas y otros objetos espaciales. Predicción de eventos astronómicos: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para predecir eventos astronómicos como eclipses, tránsitos planetarios y formaciones de cometas y asteroides con alta precisión. Clasificación y descubrimiento de exoplanetas: los algoritmos de IA pueden analizar datos de telescopios espaciales y terrestres para detectar cambios en el brillo de las estrellas que pueden indicar planetas cercanos.