Como a inteligência artificial ajudará na busca por civilizações alienígenas

Como a inteligência artificial ajudará na busca por civilizações alienígenas

Por Daniele Cavalcante | Editado por Patrícia Gnipper | 08 de Abril de 2022 às 09h20
University of Manchester

Uma inteligência artificial baseada em aprendizado de máquina começará a desenvolver simulações de sinais de rádio alienígenas. A ideia é criar diferentes assinaturas eletromagnéticas que poderiam ser transmitidas por uma civilização tecnológica para tentar se comunicar com outras espécies — como nós, humanos — universo afora.

Há décadas, os cientistas do Instituto SETI (sigla em inglês para Search for Extraterrestrial Intelligence) transmitem sinais de rádio para o espaço, na esperança de haver alguém “lá fora” para se comunicar conosco — embora essa prática tenha sido questionada na última década por motivos de segurança planetária.

Mas os pesquisadores também procuram por tecno-assinaturas, isto é, sinais eletromagnéticos emitidos por alguma civilização inteligente em um mesmo patamar (ou superior) tecnológico em que se encontra a humanidade.

Esses sinais alienígenas poderiam ser emitidos continuamente pela própria tecnologia utilizada pelos “ETs” no dia-a-dia, ou em intervalos. Nesse último caso, poderiam ser emissões enviadas para o espaço interestelar na tentativa de encontrar outras espécies tecnológicas. São esses sinais que o Instituto SETI tenta encontrar.

O telescópio Allen Telescope Array, dedicado a observações astronômicas e buscas por inteligência extraterrestre, usado pelo Instituto SETI (Imagem: Reprodução/Seth Shostak/SETI Institute)

Acontece que nós, humanos, não somos muito bons em imaginar algo que nunca vimos. Nesse caso, podemos imaginar como as transmissões de rádio alienígenas seriam se forem semelhantes às nossas. Mas e se eles produzirem sinais completamente diferentes? E se a tecno-assinatura dos “aliens” tiver um perfil que nunca poderíamos prever?

Para abranger o máximo de possibilidades possível, os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de aprendizado de máquina para simular a “aparência” de uma mensagem de inteligência extraterrestre. O Setigen é uma biblioteca de código aberto que pode ampliar — e muito! — as buscas do SETI.

Como procurar sinais alienígenas hoje?

No início das pesquisas do SETI, o foco era uma frequência específica do rádio: 1,42 GHz. Hoje, com a evolução da nossa tecnologia, os cientistas podem fazer medições em uma largura de banda muito maior e armazenar uma quantidade imensa de dados. Assim, a busca se expandiu para estrelas próximas e outras direções na galáxia.

Cientistas também começaram a usar algoritmos que calculam a potência de cada frequência observada, permitindo a medição da intensidade de cada frequência durante o período de coleta de dados. O algoritmo de busca principal usado pelos pesquisadores do SETI muda o espectro das ondas de rádio para corrigir os ruídos de fundo.

Entretanto, esse algoritmo assume que um sinal potencialmente transmitido por alienígenas é contínuo, ou seja, está quase sempre “ligado”, como é o caso de alguns dos nossos equipamentos de telecomunicação, por exemplo. Como nós mesmos emitimos sinais contínuos, procurar algo assim em outros planetas faz sentido, mas e se os sinais extraterrestres forem pulsados?

Gráficos de espectrograma de rádio criados nas simulações do Setigen (Imagem: Reprodução/Brzycki et al.)

Por isso, algoritmos adicionais estão sendo desenvolvidos para tentar detectar esses outros tipos de sinais, mas eles não serão tão eficazes porque não sabemos ensiná-los assinaturas eletromagnéticas que não podemos prever. Além disso, não temos amostras de sinais alienígenas reais.

A biblioteca Setigen facilitará a produção de sinais artificiais simulados, para serem incorporados nas pesquisas. Por exemplo, eles podem ser incorporados em dados observacionais reais do universo para fornecer um ruído de fundo mais realista. Assim, os computadores poderão remover este ruído quando algum sinal suspeito for detectado.

Dessa forma, os autores do estudo esperam produzir grandes conjuntos de dados de sinais sintéticos simulados para analisar a sensibilidade de algoritmos existentes ou servir de base para treinamento de aprendizado de máquina. Isso será especialmente útil para padronizar os métodos de análise dos algoritmos de busca.

Espera-se também que os algorítimos minimizem as suposições humanas, reduzindo as possibilidades para as futuras buscas. “No final das contas”, disse Bryan Brzycki, principal autor do novo artigo, “a biblioteca [Setigen] fornece uma maneira de avaliar nossos algoritmos existentes e criar conjuntos de dados de sinais potenciais para desenvolver novos métodos de pesquisa”.

Fonte: arXiv; via: Universe Today

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