Project Hail Mary erhält ein KI-Upgrade
Die Suche nach außerirdischer Intelligenz erhält einen bedeutenden technologischen Schub durch künstliche Intelligenz, wobei Forscher argumentieren, dass Machine Learning die Chancen auf die Erkennung von Außerirdischen-Signalen, die sich in der enormen Menge an Radiodaten verstecken, die täglich von Radioteleskopen gesammelt werden, dramatisch verbessern könnte. Die Initiative, die in der SETI-Gemeinde informell als Project Hail Mary bezeichnet wird, zielt darauf ab, moderne KI-Fähigkeiten auf eine der ältesten und schwierigsten Fragen der Wissenschaft anzuwenden.
Traditionelle SETI-Suchen basieren auf Algorithmen, die zur Erkennung spezifischer Signaltypen konzipiert sind, wie z.B. Schmalband-Übertragungen bei bestimmten Frequenzen. Diese Ansätze wurden über Jahrzehnte verfeinert, sind aber von Natur aus durch ihre Annahmen darüber begrenzt, wie ein außerirdisches Signal aussehen könnte. KI-Systeme können dagegen darauf trainiert werden, Anomalien und Muster zu erkennen, ohne ihnen vorher mitgeteilt zu werden, wonach sie suchen sollen.
Warum KI das Spiel verändert
Die grundlegende Herausforderung von SETI ist die Signaldetektion im Rauschen. Radioteleskope sammeln enorme Mengen an Daten, von denen die meisten natürliche Radioemissionen von Sternen, Galaxien und anderen astrophysikalischen Quellen sind, überlagert mit von Menschen verursachten Radiofrequenz-Störungen von Satelliten, Flugzeugen und bodengestützten Sendern. Ein außerirdisches Signal in diesem Haystack zu finden erfordert die Unterscheidung von natürlichen und menschengemachten Quellen.
Machine-Learning-Modelle zeichnen sich genau bei dieser Art von Mustererkennung aus. Forscher haben bereits nachgewiesen, dass KI Radiosignale mit Eigenschaften erkennen kann, die traditionelle Algorithmen übersehen. In einer Studie aus 2023 erkannte ein Machine-Learning-System acht zuvor übersehene Signale von Interesse in Archivdaten des Green Bank Telescope, obwohl keines davon letztendlich als außerirdisch bestätigt wurde.
Der Hauptvorteil von KI ist ihre Fähigkeit, aus Daten zu lernen, nicht aus menschlichen Annahmen. Traditionelle SETI-Algorithmen kodieren spezifische Hypothesen über außerirdische Technologie, wie z.B. die Annahme, dass außerirdische Zivilisationen Schmalband-Signale bei Frequenzen in der Nähe der Wasserstofflinie übertragen würden. KI-Systeme können auf bekannte Signaltypen trainiert und dann damit beauftragt werden, alles zu finden, das nicht in etablierte Kategorien passt, und können möglicherweise Signale erfassen, die von Menschen entwickelte Algorithmen übersehen würden.
Verarbeitung der Datenflut
Moderne Radioteleskoparrays erzeugen Daten mit Raten, die die Kapazität traditioneller Analysemethoden weit übersteigen. Das Square Kilometre Array, das derzeit in Australien und Südafrika gebaut wird, wird pro Tag mehr Daten produzieren als das gesamte Internet. Breakthrough Listen, das umfassendste SETI-Programm, das jemals durchgeführt wurde, hat bereits Petabyte an Radioteleskopdaten angesammelt, die nur teilweise analysiert wurden.
KI-Verarbeitung kann diese Datenstaus viel schneller durcharbeiten als herkömmliche Methoden und kann dies kontinuierlich mit einströmenden neuen Daten tun. Dies ist besonders wichtig, da SETI grundsätzlich ein Zahlenspiel ist. Je mehr Himmel durchsucht wird, je mehr Frequenzen geprüft werden und je ausgefeilter die Signalvermittlung ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, etwas zu finden.
Forscher am Berkeley SETI Research Center haben Architekturen neuronaler Netze entwickelt, die speziell für die Erkennung von Hochfrequenzsignalen optimiert sind. Diese Systeme können Rohdaten von Teleskopen nahezu in Echtzeit verarbeiten, potenzielle Signale von Interesse zur menschlichen Überprüfung kennzeichnen und die überwiegende Mehrheit des Rauschens und der Störungen ablehnen.
Neue Signaltypen zum Suchen
KI öffnet auch die Tür zur Suche nach Signaltypen, die in SETI bisher nicht traditionell berücksichtigt wurden. Eine ausreichend fortgeschrittene Zivilisation könnte beispielsweise Spread-Spectrum-Techniken verwenden, die ein Signal über einen breiten Frequenzbereich verteilen und es für herkömmliche Schmalband-Detektoren wie Rauschen aussehen lassen. Oder sie könnten Signale auf Weise modulieren, die Informationen in zeitliche Muster statt in Frequenzeigenschaften kodiert.
Machine-Learning-Systeme, die auf verschiedene Signaltypen trainiert sind, könnten möglicherweise diese nichttraditionalischen Übertragungen erkennen. Einige Forscher haben sogar vorgeschlagen, KI auf simulierte außerirdische Signale zu trainieren, die unter verschiedenen Annahmen über außerirdische Technologie generiert werden, um einen umfassenderen Suchraum zu schaffen, als es ein einzelner hypothesengestützter Ansatz erreichen könnte.
Es gibt auch ein wachsendes Interesse daran, KI zur Suche nach Technosignaturen jenseits von Radio einzusetzen, einschließlich optischer Laserpulse, Infrarot-Überschuss von Megastrukturen und atmosphärische Biosignaturen in Exoplaneten-Spektren. Jede dieser Nachweismethoden erzeugt ihre eigenen Datenherausforderungen, bei denen KI gut geeignet ist, diese zu bewältigen.
Skepsis und Hoffnung
Nicht alle SETI-Forscher sind gleichermaßen von dem KI-Ansatz begeistert. Einige warnen, dass Machine-Learning-Systeme Fehlalarme erzeugen können, indem sie Muster in Rauschen finden, die nicht wirklich vorhanden sind. Die Geschichte von SETI umfasst zahlreiche Kandidatensignale, die später durch natürliche Phänomene oder menschliche Störungen erklärt wurden, und KI könnte die Rate solcher Fehlalarme erhöhen.
Andere weisen darauf hin, dass keine noch so verbesserte Signalvermittlung etwas nützt, wenn niemand überträgt oder wenn außerirdische Zivilisationen Kommunikationsmethoden verwenden, die fundamental mit derzeitiger Technologie nicht nachweisbar sind. Das Fermi-Paradoxon, die Frage, warum wir bisher keine außerirdische Intelligenz entdeckt haben, obwohl die Anzahl potenziell bewohnbarer Planeten riesig ist, könnte Erklärungen haben, denen keine technologische Verbesserung entgegenkommen kann.
Trotz dieser Vorbehalte ist die SETI-Gemeinde im Allgemeinen optimistisch, dass KI einen echten Schritt nach vorne darstellt. Die Tools werden leistungsstarker, die Datenmengen wachsen und die Suchstrategien werden ausgefeilter. Ob dies letztendlich zur Erkennung außerirdischer Intelligenz führt, bleibt unbekannt, aber Forscher argumentieren, dass die beste Weise herauszufinden ist, so effektiv wie möglich mit den besten verfügbaren Werkzeugen zu suchen.
Dieser Artikel basiert auf Berichterstattung von Universe Today. Lesen Sie den ursprünglichen Artikel.
