Innovación en la búsqueda de vida extraterrestre impulsada con la IA
Investigadores de la Universidad de Toronto, la Universidad de California y la Breakthrough Initiative han publicado un estudio en Nature Astronomy que marca un avance significativo en la búsqueda de inteligencia extraterrestre (SETI). Titulado “Una búsqueda de aprendizaje profundo de tecnofirmas de 820 estrellas cercanas”, el estudio explora cómo la inteligencia artificial puede superar uno de los mayores desafíos en SETI: filtrar interferencias terrestres y detectar señales que podrían ser fácilmente pasadas por alto por los humanos.
Históricamente, el análisis de datos en busca de señales extraterrestres se ha topado con el problema de gestionar grandes volúmenes de datos, un dilema que apenas ha surgido en las últimas décadas para SETI. En el pasado, como en 1960 cuando el astrónomo Frank Drake inició el proyecto apuntando un telescopio hacia dos estrellas desde Green Bank, Virginia Occidental, había escasez de datos. Con el financiamiento del multimillonario Yuri Milner en 2015, SETI dio un salto monumental con el proyecto Escucha Radical, el cual se propuso buscar señales de vida inteligente en un millón de estrellas, utilizando telescopios distribuidos a lo largo del globo.
El papel en la búsqueda de vida extraterrestre impulsada con la IA
La investigación liderada por Peter Ma ha implementado algoritmos de aprendizaje automático entrenados en inmensas cantidades de datos. Estos algoritmos son capaces de identificar características particulares de las interferencias terrestres, mejorando así la calidad del filtrado del ruido. El desafío de revisar manualmente millones de observaciones hace que este enfoque alternativo no solo sea innovador, sino también necesario. Los algoritmos tradicionales, aunque útiles, tienen el inconveniente de posiblemente omitir señales atípicas que no encajan en los patrones ya conocidos.
El equipo de Ma analizó las observaciones de Escucha Radical de 820 estrellas utilizando el Telescopio Green Bank Robert C. Byrd de 100 metros. Desarrollaron un software de aprendizaje automático que identificó casi tres millones de señales de interés. Aunque descartaron la mayoría como interferencia terrestre, revisaron manualmente más de 20.000 señales y encontraron 8 candidatas prometedoras de ser señales de inteligencia extraterrestre. A pesar de que no lograron reobservar estas señales con éxito, el proceso y las herramientas utilizadas representan un avance significativo en cómo abordamos la búsqueda de vida más allá de nuestro planeta, resaltando el potencial de la IA para acelerar la era de la astronomía impulsada por datos.
IA en la Astronomía
La inteligencia artificial está revolucionando numerosos campos de la astronomía, más allá de la búsqueda de inteligencia extraterrestre. Algunas áreas donde la IA podría hacer significativos aportes incluyen el análisis de imágenes astronómicas, la predicción de eventos astronómicos y la clasificación y descubrimiento de exoplanetas. En el análisis de imágenes astronómicas, la IA ayuda a procesar y analizar grandes cantidades de imágenes astronómicas, permitiendo la identificación de galaxias, nebulosas, supernovas y otros objetos cósmicos.
En la predicción de eventos astronómicos, algoritmos de aprendizaje automático podrían ser empleados para predecir eventos astronómicos, como eclipses, tránsitos planetarios o la aparición de cometas y asteroides, con gran precisión. Para la clasificación y descubrimiento de exoplanetas, los algoritmos de IA tendrían la capacidad de analizar los datos de telescopios espaciales y terrestres para identificar variaciones en la luminosidad de las estrellas, indicativas de planetas que orbitan alrededor de ellas.
La IA y la participación ciudadana en SETI
El programa SETI de UCLA convocó a cualquier persona que lo desee a colaborar. Para ello solo se necesita una computadora o un teléfono inteligente. Científicos en la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) desarrollan una herramienta de inteligencia artificial para acelerar la búsqueda de evidencias de civilizaciones extraterrestres, y para ello han echado mano del público. Jean-Luc Margot, líder del proyecto, explicó que el equipo de Margot analiza señales de radio para distinguir entre las procedentes de fuentes locales, como sistemas de telecomunicación o radares, y aquellas de origen extraterrestre.
Desde 2016, el equipo de UCLA ha utilizado el Telescopio Green Bank en Virginia Occidental, el mayor radiotelescopio totalmente orientable del mundo, para captar emisiones provenientes de estrellas y sistemas planetarios. Según Margot, han explorado alrededor de 41,000 estrellas y han detectado aproximadamente 64 millones de señales. Del total de señales recibidas, el sistema computacional del proyecto clasifica aproximadamente el 99.8% como interferencia radial de origen humano, lo que significa que aún quedan cientos de miles de señales más prometedoras que deben ser examinadas manualmente.
El futuro de la búsqueda de vida extraterrestre
El programa SETI de UCLA ha lanzado una iniciativa para involucrar al público en la clasificación de señales de inteligencia extraterrestre. Desde el 14 de febrero, cualquier persona con acceso a una computadora o teléfono inteligente puede participar tras un breve tutorial en la plataforma Zooniverse. Los voluntarios examinan imágenes de ondas de radio y responden preguntas simples sobre la orientación y la posible interferencia.
Este esfuerzo colaborativo busca no solo aprovechar la capacidad de procesamiento humano, sino también entrenar algoritmos de inteligencia artificial para identificar y eliminar interferencias de manera más eficiente. Jean-Luc Margot, líder del proyecto, destaca que esta herramienta mejorada acelerará la búsqueda al permitir que los investigadores se concentren en las señales más prometedoras. Además, Margot enfatiza que la participación pública no solo fortalece la investigación científica, sino que también fomenta una comprensión más profunda y realista sobre la búsqueda de vida extraterrestre, separando la ciencia de la especulación.
La IA y el método científico
Jean-Luc Margot, líder del proyecto SETI de UCLA, está entusiasmado por la respuesta del público a la iniciativa de colaboración ciudadana, con miles de voluntarios entregando más de 200,000 clasificaciones. Los participantes se unen motivados por la posibilidad de descubrir señales inusuales y el deseo de explorar la ciencia y la astronomía, así como por el sentido de comunidad y la fascinación de responder a la pregunta fundamental: ¿Estamos solos en el universo?
Margot subraya que el descubrimiento de otra forma de vida, en cualquier lugar y de cualquier manera, sería un avance transformador para la ciencia y cambiaría nuestra percepción del cosmos. Aunque no se encontró evidencia de vida extraterrestre, Margot no pierde la esperanza sobre las nuevas tecnologías y algoritmo que mejoran. Búsqueda de vida extraterrestre impulsada con la IA