Quando consideriamo la probabilità di rilevare un tecnologicamente avanzato extraterrestre vita, come viene periodicamente mostrato in film o serie, sorge una domanda logica: "Se esiste, perché non l'abbiamo ancora trovata?". E spesso la risposta è che abbiamo esaminato solo una minuscola frazione della galassia.
Ma un altro motivo potrebbe essere costituito da algoritmi obsoleti e inefficienti sviluppati decenni fa per i primi computer e che non sono in grado di far fronte all'elaborazione dei set di dati moderni. In uno studio che Peter Ma, studente universitario dell'Università di Toronto, ha condotto insieme a scienziati del SETI Institute (Search for Extraterrestrial Intelligence, a project to search for extraterrestrial Intelligence civiltà) e altre istituzioni scientifiche, hanno applicato la tecnica del deep machine learning a un set di dati precedentemente studiato sulle stelle vicine.
Come risultato dell'utilizzo della propria rete neurale, gli scienziati hanno scoperto otto segnali precedentemente non identificati. "In totale, abbiamo analizzato 150 TB di dati su 820 stelle vicine nel set che è stato analizzato con metodi classici nel 2017. Ma poi gli scienziati hanno deciso che non conteneva segnali interessanti, ha detto Peter Ma. - Oggi stiamo espandendo questa ricerca a 1 milione di stelle con l'aiuto di un telescopio MeerKAT e non solo. Crediamo che tale lavoro contribuirà ad accelerare il ritmo delle nostre scoperte nella ricerca per rispondere alla domanda "Siamo soli nell'universo?".
Il progetto SETI (Search for Extraterrestrial Civilizations) cerca prove di vita oltre la Terra cercando di rilevare firme tecnologiche o prove di tecnologia che potrebbero essere state sviluppate da civiltà extraterrestri. Il metodo più comune è la ricerca di segnali radio.
La radio è un ottimo modo per inviare informazioni attraverso incredibili distanze interstellari. Segnali radiofonici attraversano le polveri e i gas che permeano lo spazio alla velocità della luce (circa 20 volte più veloce dei migliori razzi). Molti progetti SETI utilizzano antenne per intercettare qualsiasi segnale radio che potrebbe teoricamente essere trasmesso da civiltà extraterrestri.
Questo studio ha esaminato i dati ottenuti utilizzando del telescopio Robert C. Byrd a Green Bank. L'obiettivo era applicare nuove tecniche di deep learning a un classico algoritmo di ricerca per produrre risultati più accurati. Dopo averne iniziato uno nuovo algoritmo e la rianalisi manuale dei dati per confermare i risultati, gli scienziati hanno trovato segnali che avevano diverse caratteristiche chiave:
- I segnali erano a banda stretta, cioè avevano un'ampiezza spettrale ristretta, dell'ordine di diversi Hz. I segnali causati da fenomeni naturali sono generalmente a banda larga
- I segnali avevano una velocità di deriva diversa da zero. La sorgente del segnale ha una certa accelerazione rispetto ai ricevitori sulla Terra e quindi non è locale rispetto all'osservatorio radio
- I segnali chiaramente non provengono dalla Terra. I segnali dalla sorgente celeste appaiono quando puntiamo il telescopio verso il bersaglio e scompaiono quando lo allontaniamo. E le interferenze radio associate all'attività umana di solito appaiono costantemente, perché la loro fonte è vicina.
Gli astronomi del SETI Institute ritengono che questi risultati illustrino il potere dell'applicazione dei metodi moderni di machine learning e computer vision all'elaborazione dei dati in astronomia, e questo porterà a nuove scoperte. Il nuovo approccio all'analisi potrebbe consentire ai ricercatori di comprendere in modo più efficace i dati che raccolgono e agire rapidamente per indagare nuovamente sugli oggetti.
Dagli esperimenti SETI iniziato al Green Bank Observatory nel 1960, sede del telescopio utilizzato nell'ultimo lavoro, il progresso ha permesso ai ricercatori di raccogliere più dati che mai. L'enorme volume richiede nuovi strumenti computazionali per una rapida elaborazione e analisi per rilevare anomalie che potrebbero essere prove di intelligenza extraterrestre. L'uso di una nuova rete neurale apre una nuova pagina nella ricerca della vita extraterrestre.
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