Project Hail Mary obtiene una actualización de IA
La búsqueda de inteligencia extraterrestre está recibiendo un impulso tecnológico significativo de la inteligencia artificial, con investigadores argumentando que el aprendizaje automático podría mejorar dramáticamente las probabilidades de detectar señales alienígenas ocultas en los enormes volúmenes de datos de radiotelescopi recopilados cada día. La iniciativa, informalmente conocida como Project Hail Mary dentro de la comunidad SETI, tiene como objetivo aplicar capacidades modernas de IA a una de las preguntas científicas más antiguas y desafiantes.
Las búsquedas tradicionales de SETI se basan en algoritmos diseñados para detectar tipos específicos de señales, como transmisiones de banda estrecha a frecuencias particulares. Estos enfoques han sido refinados durante décadas pero están inherentemente limitados por sus suposiciones sobre cómo podría verse una señal alienígena. Los sistemas de IA, por el contrario, pueden ser entrenados para detectar anomalías y patrones sin ser informados de antemano sobre qué buscar.
Por qué la IA cambia el juego
El desafío fundamental de SETI es la detección de señales en el ruido. Los radiotelescopi recopilan cantidades asombrosas de datos, la mayoría de los cuales es emisión de radio natural de estrellas, galaxias y otras fuentes astrofísicas, superpuesto con interferencia de radiofrecuencia generada por el ser humano de satélites, aviones y transmisores terrestres. Encontrar una señal alienígena en este pajar requiere distinguirla de fuentes tanto naturales como generadas por humanos.
Los modelos de aprendizaje automático sobresalen en exactamente este tipo de reconocimiento de patrones. Los investigadores ya han demostrado que la IA puede identificar señales de radio con características que los algoritmos tradicionales pierden. En un estudio de 2023, un sistema de aprendizaje automático detectó ocho señales previamente pasadas por alto de interés en datos de archivo del Green Bank Telescope, aunque ninguna fue finalmente confirmada como extraterrestre.
La ventaja clave de la IA es su capacidad para aprender de datos en lugar de suposiciones humanas. Los algoritmos tradicionales de SETI codifican hipótesis específicas sobre tecnología extraterrestre, como la suposición de que las civilizaciones extraterrestres transmitirían señales de banda estrecha a frecuencias cercanas a la línea del hidrógeno. Los sistemas de IA pueden ser entrenados en tipos de señales conocidos y luego encomendados con encontrar cualquier cosa que no se ajuste a categorías establecidas, potencialmente atrapando señales que los algoritmos diseñados por humanos pasarían por alto.
Procesamiento de la avalancha de datos
Los arrays de radiotelescopi modernos generan datos a velocidades que superan con creces la capacidad de los métodos de análisis tradicionales. El Square Kilometre Array, actualmente en construcción en Australia y Sudáfrica, producirá más datos por día que todo Internet. Breakthrough Listen, el programa SETI más completo jamás realizado, ya ha acumulado petabytes de datos de radiotelescopi que han sido solo parcialmente analizados.
El procesamiento de IA puede trabajar a través de este atraso de datos mucho más rápidamente que los métodos convencionales, y puede hacerlo continuamente a medida que llegan nuevos datos. Esto es particularmente importante porque SETI es fundamentalmente un juego de números. Cuanto más cielo se inspeccione, más frecuencias se verifiquen y más sofisticada sea la detección de señales, mayor es la probabilidad de encontrar algo.
Los investigadores del Berkeley SETI Research Center han desarrollado arquitecturas de redes neuronales específicamente optimizadas para la detección de señales de radiofrecuencia. Estos sistemas pueden procesar datos de telescopio sin procesar casi en tiempo real, señalando posibles señales de interés para revisión humana mientras rechazan la abrumadora mayoría del ruido e interferencia.
Nuevos tipos de señales para buscar
La IA también abre la puerta a la búsqueda de tipos de señales que no han sido considerados tradicionalmente en SETI. Por ejemplo, una civilización suficientemente avanzada podría usar técnicas de espectro disperso que distribuyen una señal en un rango de frecuencia amplio, haciéndola parecer ruido para detectores de banda estrecha convencionales. O podrían modular señales de maneras que codifiquen información en patrones temporales en lugar de características de frecuencia.
Los sistemas de aprendizaje automático entrenados en tipos de señales diversos podrían potencialmente detectar estas transmisiones no tradicionales. Algunos investigadores incluso han propuesto entrenar IA en señales alienígenas simuladas generadas bajo diversas suposiciones sobre tecnología extraterrestre, creando un espacio de búsqueda más completo del que cualquier enfoque impulsado por una sola hipótesis podría lograr.
También existe un interés creciente en usar IA para buscar tecnosignaturas más allá de la radio, incluyendo pulsos láser ópticos, exceso infrarrojo de megaestructuras y biosignaturas atmosféricas en espectros de exoplanetas. Cada una de estas modalidades de detección genera sus propios desafíos de datos para los cuales la IA está bien equipada para abordar.
Escepticismo y esperanza
No todos los investigadores de SETI son igualmente entusiastas con el enfoque de IA. Algunos advierten que los sistemas de aprendizaje automático pueden generar falsos positivos, encontrando patrones en el ruido que no están realmente allí. La historia de SETI incluye numerosas señales candidatas que fueron posteriormente explicadas por fenómenos naturales o interferencia humana, y la IA podría aumentar la tasa de tales falsas alarmas.
Otros señalan que ninguna cantidad de detección de señales mejorada importa si nadie está transmitiendo, o si las civilizaciones alienígenas usan métodos de comunicación que son fundamentalmente indetectables con la tecnología actual. La paradoja de Fermi, la pregunta de por qué aún no hemos detectado inteligencia alienígena a pesar del vasto número de planetas potencialmente habitables, podría tener explicaciones que ninguna mejora tecnológica puede superar.
A pesar de estas advertencias, la comunidad SETI es ampliamente optimista de que la IA representa un paso genuino hacia adelante. Las herramientas se vuelven más poderosas, los volúmenes de datos están creciendo y las estrategias de búsqueda se vuelven más sofisticadas. Si algo de esto conduce al descubrimiento de inteligencia extraterrestre sigue siendo desconocido, pero los investigadores argumentan que la mejor manera de averiguarlo es buscar tan efectivamente como sea posible con las mejores herramientas disponibles.
Este artículo se basa en reportajes de Universe Today. Lea el artículo original.
