El uso de inteligencia artificial para la búsqueda de señales extraterrestres

 

La búsqueda de vida inteligente en el universo, conocido como SETI, es a través de la radiación electromagnética artificial definida como aquello que emite energía en forma de onda o partículas que se pueden propagar a través del vacío. El papel de la IA es ayudar a el rastreo de estas señales extraterrestres, para ello, se entrena una IA para determinar en aquellas señales de radiotelescopios señales que no pudieran ser generadas por procesos astrofísicos naturales.

Peter Ma, estudiante de la Universidad de Toronto, creó un conjunto de datos para el entrenamiento de la IA, con el fin, de que la IA “aprenda” a diferenciar las señales y este conjunto de información se utilizó para un algoritmo llamado Autoencoder (autocodificador). Luego, se introdujo un segundo algoritmo llamado clasificador de bosques aleatorio, la cual es, para identificar por medio de esta tecnología que crea arboles de decisión, si es de interés o si es una interferencia que no es de origen extraterrestre.

Tras el entrenamiento de la IA y ponerse en práctica con los datos compilados por el telescopio estadounidense Green Bank. Los investigadores analizaron 480 horas de observación (150 terabytes de datos) del telescopio. Los resultados han sido publicados en un artículo en la revista Nature. El algoritmo logro identificar 20.515 señales de interés, las cuales, se inspeccionaron manualmente. Ocho de ellas tenían las características de las tecno-firmas y no podían atribuirse a interferencias de radio.