por Por Extranotix
Una pregunta ha preocupado a la humanidad durante miles de años: ¿estamos solos en el universo?
Hasta el momento, todavía no hay una respuesta, pero la mejor manera de averiguarlo es detectar firmas tecnológicas, o evidencia de tecnología, que las civilizaciones alienígenas pueden haber desarrollado.
El único problema es que los astrónomos siempre han tenido problemas para diferenciar entre posibles señales extraterrestres y señales causadas por humanos… hasta ahora.
Ahora se han descubierto ocho señales de radio misteriosas gracias a un nuevo algoritmo entrenado en inteligencia artificial que los investigadores esperan que agilice la búsqueda de extraterrestres.
Los expertos dirigidos por el estudiante de la Universidad de Toronto, Peter Ma, han realizado este emocionante descubrimiento después de usar el algoritmo para observar 820 estrellas en un área del espacio que antes se creía carente de actividad extraterrestre.
Las señales tentativas se habían pasado por alto en exámenes anteriores de los datos.
Ma explica que esto se debe en parte a que “en muchas de nuestras observaciones hay muchas interferencias”.
“Necesitamos distinguir las emocionantes señales de radio en el espacio de las señales de radio sin interés de la Tierra”.
Junto con astrónomos del Instituto SETI, Breakthrough Listen e instituciones de investigación científica de todo el mundo, Ma desarrolló un nuevo algoritmo de aprendizaje automático que puede detectar mejor las posibles señales alienígenas de todo el ruido de fondo de nuestro planeta.
Implicó el uso de aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje automático e inteligencia artificial que imita la forma en que los humanos obtienen ciertos tipos de conocimiento y es una tecnología clave en los automóviles sin conductor.
En este caso, los investigadores básicamente tomaron un algoritmo clásico de un ordenador más básico y usaron el aprendizaje automático para enseñarle a diferenciar entre posibles señales alienígenas y las causadas por humanos.
El algoritmo existente no había encontrado nada anteriormente cuando buscó datos de radio de una selección de estrellas recopiladas por el telescopio Robert C. Byrd Green Bank en Virginia Occidental.
Sin embargo, en lugar de que no haya nada de interés en esa área del espacio, Ma y sus colegas ahora han descubierto hasta ocho señales de radio diferentes provenientes de ella.
Steve Croft, científico del proyecto Breakthrough Listen en el Telescopio Green Bank, agregó: “El problema clave con cualquier búsqueda de firmas tecnológicas es mirar a través de este enorme pajar de señales para encontrar la aguja que podría ser una transmisión de un mundo alienígena”.
‘La gran mayoría de las señales detectadas por nuestros telescopios provienen de nuestra propia tecnología: satélites GPS, teléfonos móviles y similares.
“El algoritmo de Peter nos brinda una forma más efectiva de filtrar el pajar y encontrar señales que tengan las características que esperamos de las firmas tecnológicas”.
Las ocho señales parecen originarse en la dirección de cinco de la colección de 820 estrellas, que se encuentran entre 30 y 90 años luz de distancia.
Si bien no se ha demostrado que sean extraterrestres, no obstante son interesantes.
Las señales se parecen a lo que los científicos esperan que sean señales extraterrestres.
En primer lugar, eran de banda estrecha, lo que apunta a una fuente extraterrestre porque las señales causadas por fenómenos naturales tienden a ser de banda ancha.
También tenían lo que se conoce como “pendiente”, lo que significa que el origen de las señales tenía cierta aceleración relativa con nuestras antenas, por lo que no podían proceder de la Tierra.
Y por último, aparecieron en las observaciones de la fuente ON en lugar de las de la fuente OFF, mientras que la interferencia de radio humana generalmente ocurre tanto en las observaciones ON como OFF debido a la proximidad de la fuente.
Croft agregó: “En primer lugar, están presentes cuando miramos a la estrella y ausentes cuando miramos hacia otro lado, a diferencia de las interferencias locales, que suelen estar siempre presentes”.
“En segundo lugar, las señales cambian de frecuencia con el tiempo de una manera que las hace aparecer lejos del telescopio”.
Ma dijo: “En total, hemos buscado en 150 TB de datos de 820 estrellas cercanas, en un conjunto de datos en el que ya se había buscado previamente en 2017 mediante técnicas clásicas pero que fue etiquetado como carente de señales interesantes.
Estamos ampliando este esfuerzo de búsqueda a un millón de estrellas con el telescopio MeerKAT y más allá.
“Creemos que un trabajo como este ayudará a acelerar la velocidad a la que podemos hacer descubrimientos en nuestro gran esfuerzo por responder a la pregunta “¿estamos solos en el universo?”
Sin embargo, hay un problema. Las observaciones de seguimiento hasta ahora no han podido detectar nuevamente las señales de radio.
Los astrónomos están ansiosos por estudiarlos más de cerca y tratar de determinar si realmente provienen del espacio profundo o simplemente son interferencias terrestres, pero necesitan detectarlos nuevamente para hacer esto.
Sin embargo, el nuevo algoritmo muestra un gran potencial para futuras búsquedas de civilizaciones extraterrestres.
Cherry Ng, uno de los asesores de investigación de Ma, declaró: “Estos resultados ilustran de forma espectacular el poder de aplicar métodos modernos de aprendizaje automático y visión por computadora a los desafíos de datos en astronomía, lo que resulta en nuevas detecciones y un mayor rendimiento”.
“La aplicación de estas técnicas a gran escala será transformadora para la ciencia de la firma tecnológica de radio”.
La investigación ha sido publicada en la revista Nature Astronomy
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