Около 540 миллионов лет назад на илистом океанском дне планеты Земля внезапно начали появляться разнообразные формы жизни. Этот период известен как кембрийский взрыв, и эти водные твари — наши древние предки.
Вся сложная жизнь на Земле произошла от этих подводных существ. Ученые считают, что все, что для этого потребовалось, — это незначительное повышение уровня кислорода в океане выше определенного порога.
Возможно, сейчас мы находимся в разгаре кембрийского взрыва искусственного интеллекта (ИИ). За последние несколько лет всплеск невероятно мощных программ искусственного интеллекта, таких как Midjourney , DALL-E 2 и ChatGPT , продемонстрировал быстрый прогресс, которого мы достигли в машинном обучении.
В настоящее время ИИ используется практически во всех областях науки, чтобы помочь исследователям в решении рутинных задач классификации. Это также помогает нашей команде радиоастрономов расширить поиски внеземной жизни , и результаты до сих пор были многообещающими.
Обнаружение инопланетных сигналов с помощью ИИ
Как ученые, ищущие доказательства существования разумной жизни за пределами Земли, мы создали систему искусственного интеллекта, которая превосходит классические алгоритмы в задачах обнаружения сигналов. Наш искусственный интеллект был обучен искать в данных радиотелескопов сигналы, которые не могут генерироваться естественными астрофизическими процессами.
Когда мы скормили нашему ИИ ранее изученный набор данных, он обнаружил восемь интересных сигналов, которые пропустил классический алгоритм. Чтобы было ясно, эти сигналы, вероятно, не исходят от внеземного разума, а скорее являются редкими случаями радиопомех.
Тем не менее, наши результаты, опубликованные сегодня в журнале Nature Astronomy , показывают, что методы искусственного интеллекта, несомненно, будут играть постоянную роль в поисках внеземного разума.
Алгоритмы ИИ не «понимают» и не «думают». Они преуспевают в распознавании образов и оказались чрезвычайно полезными для таких задач, как классификация, но они не способны решать проблемы. Они выполняют только те конкретные задачи, которым их обучали.
Таким образом, хотя идея ИИ, обнаруживающего внеземной разум, звучит как сюжет захватывающего научно-фантастического романа, оба термина ошибочны: программы ИИ неразумны, а поиски внеземного разума не могут найти прямых доказательств наличия разума.
Вместо этого радиоастрономы ищут радио «техносигнатуры». Эти гипотетические сигналы указывают на наличие технологий и, косвенно, на существование общества, способного использовать технологии для коммуникации.
Для нашего исследования мы создали алгоритм, который использует методы искусственного интеллекта для классификации сигналов как радиопомех или подлинных кандидатов на техносигнатуру. И наш алгоритм работает лучше, чем мы надеялись.
Что делает наш алгоритм ИИ
Поиски техносигнатур уподобляют поиску иголки в космическом стоге сена. Радиотелескопы производят огромные объемы данных, и в них содержится огромное количество помех от таких источников, как телефоны, Wi-Fi и спутники.
Алгоритмы поиска должны уметь быстро отделять настоящие техносигнатуры от «ложных срабатываний». Наш классификатор ИИ отвечает этим требованиям.
Он был разработан Питером Ма, студентом Университета Торонто и ведущим автором нашей статьи. Чтобы создать набор обучающих данных, Питер вставил смоделированные сигналы в реальные данные, а затем использовал этот набор данных для обучения алгоритма ИИ, называемого автоэнкодером. Когда автоэнкодер обрабатывал данные, он «научился» идентифицировать характерные особенности данных.
На втором этапе эти функции были переданы алгоритму, называемому классификатором случайного леса. Этот классификатор создает деревья решений, чтобы определить, заслуживает ли внимания сигнал или это просто радиопомехи, по сути, отделяя «иголки» техносигнатуры от стога сена.
После обучения нашего алгоритма ИИ мы передали ему более 150 терабайт данных (480 часов наблюдений) с телескопа Грин-Бэнк в Западной Вирджинии. Он выявил 20 515 представляющих интерес сигналов, которые нам затем пришлось проверять вручную. Из них восемь сигналов имели характеристики техносигнатур и не могли быть отнесены к радиопомехам.
Восемь сигналов, без повторных обнаружений
Чтобы попытаться проверить эти сигналы, мы вернулись к телескопу, чтобы повторно наблюдать все восемь интересующих сигналов. К сожалению, нам не удалось повторно обнаружить ни одного из них в наших последующих наблюдениях.
Мы уже были в подобных ситуациях. В 2020 году мы обнаружили сигнал, который оказался пагубной радиопомехой. Пока мы будем следить за этими восемью новыми кандидатами, наиболее вероятным объяснением будет то, что это были необычные проявления радиопомех: не инопланетяне.
К сожалению, проблема радиопомех никуда не денется. Но мы будем лучше подготовлены к тому, чтобы справиться с этим, когда появятся новые технологии.
Сужение поиска
Недавно наша команда развернула мощный сигнальный процессор на телескопе MeerKAT в Южной Африке. MeerKAT использует технику, называемую интерферометрией, чтобы объединить свои 64 антенны в единый телескоп. Этот метод позволяет лучше определить, откуда в небе исходит сигнал, что значительно уменьшит количество ложных срабатываний из-за радиопомех.
Если астрономам удастся обнаружить техносигнатуру, которую нельзя объяснить вмешательством, это убедительно свидетельствует о том, что люди не являются единственными создателями технологий в Галактике. Это было бы одним из самых глубоких открытий, которые только можно себе представить.
В то же время, если мы ничего не обнаруживаем, это не обязательно означает, что мы единственный технологически способный «разумный» вид. Необнаружение также может означать, что мы не искали правильный тип сигналов, или наши телескопы еще недостаточно чувствительны, чтобы обнаруживать слабые передачи от далеких экзопланет.
Возможно, нам придется пересечь порог чувствительности, прежде чем можно будет совершить кембрийский взрыв открытий. В качестве альтернативы, если мы действительно одиноки, нам следует задуматься об уникальной красоте и хрупкости жизни здесь, на Земле.
Теги: ИИ, связь, телескоп