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Una inteligencia artificial detectó ocho señales extraterrestres "escondidas" en el espacio

La tecnología es un avance crucial en la astronomía. Todavía no se sabe de dónde salieron esas señales, pero la sola detección ya cambia el panorama por completo.

Jueves, 30 de marzo de 2023 19:53

La revista Nature publicó una sorprendente investigación realizada por Peter Ma, un estudiante universitario, y su equipo. En el trabajo, los investigadores le dieron a una IA un conjunto masivo de datos de señales de radio recopiladas por el proyecto Breakthrough Listen que realiza el SETI (Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre, por sus siglas en inglés). Sin ningún tipo de ayuda humana, la tecnología detectó ocho señales extraterrestres. 

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La revista Nature publicó una sorprendente investigación realizada por Peter Ma, un estudiante universitario, y su equipo. En el trabajo, los investigadores le dieron a una IA un conjunto masivo de datos de señales de radio recopiladas por el proyecto Breakthrough Listen que realiza el SETI (Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre, por sus siglas en inglés). Sin ningún tipo de ayuda humana, la tecnología detectó ocho señales extraterrestres. 

Aunque todavía no se hizo un análisis exhaustivo, el documento sugiere que las señales tienen muchas de las características que se esperarían si se generaran artificialmente. En otras palabras, son el tipo de señales que se podrían captar de una civilización extraterrestre transmitiendo al espacio.

Señales extraterrestres gracias a la IA
Si bien la IA ya se había aplicado a los datos de radio de SETI en el pasado, este nuevo enfoque elimina completamente la búsqueda de las manos humanas. "Anteriormente, las personas instetaron componentes de ML (aprendizaje automático) en varias canalizaciones para ayudar con la búsqueda. Este trabajo se basa completamente en la red neuronal sin ningún algoritmo tradicional que lo respalde y produjo resultados que los algoritmos tradicionales no recogieron", explicó Ma a Vice.

¿Cómo diferenciaron las terrestres de las extraterrestres? En primer lugar, las señales en cuestión son de banda estrecha, lo que significa que la transmisión de radio se limita a unos pocos canales de frecuencia. También desaparecen cuando el telescopio se mueve a otra dirección en el cielo y exhiben "deriva Doppler", donde la frecuencia de la señal cambia de manera predecible con el tiempo. Se esperaría una deriva Doppler porque tanto el transmisor, en un planeta distante, por ejemplo, como el receptor, en la Tierra, se están moviendo.

Sin embargo, todavía no se sabe con exactitud cómo estas señales pueden transformarse con el tiempo o la distancia.

El potencial de la IA para buscar vida extraterrestre
La posibilidad más firme es que esas señales sean en realidad del planeta Tierra, pero eso no significa que los científicos sabrán exactamente a qué tipo de tecnología están conectados, consideró Ma. 

En el mejor de los casos, estas señales pueden incluir información incrustada sobre la ingeniería de la tecnología o incluso una colección de firmas tecnológicas de una civilización alienígena.  “Sin embargo, no contamos con esto”, advirtió Ma. 

Sean terrestres o no, que la IA haya encontrado esas señales ya es un avance muy positivo. Buscarlas es casi como encontrar una aguja en un pajar: se necesita de mucho tiempo y es un trabajo muy cansador. Con una herramienta como la IA, eso puede acelerarse y hacerse de forma más fácil.

¿Por qué la IA y no los algoritmos tradicionales? En primer lugar, porque la IA es el doble de rápida. Y, aún más importante, la inteligencia artificial permite encontrar ese tipo de señales de manera más efectiva. El algoritmo solo encontrará lo que las personas le pidan, es decir, actúa en base a un conjunto de instrucciones precisas. Sin embargo, al no saber cómo puede sonar una señal extraterrestre, es más difícil pedirle exactamente lo que tiene que buscar. En cambio, la IA puede ir aprendiendo.

"El problema es que la naturaleza de una señal extraterrestre no se conoce por completo... Por lo tanto, nuestro enfoque propuesto es simplemente aprenderlo", concluyó Ma.

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