Як штучний інтелект допомагає в пошуках позаземного життя

Білл Даймонд каже: «У нашій галактиці існує від 10 до 50 мільярдів потенційно придатних для життя світів. Це дещо ускладнює його завдання.

Пан Даймонд є генеральним директором американського дослідницького інституту SETI. Букви «Seti» є абревіатурою від Search for Extraterrestrial Intelligence.

«SETI, як зусилля, шукає науку та технології за межами Сонячної системи як докази життя та розуму, і це дуже проблема голки в стозі сіна», – каже він.

«Ми шукаємо щось потенційно дуже рідкісне, і що може бути дуже важко знайти та витягти з фонових явищ, які ви спостерігаєте в той же час».

Але нові інструменти допомагають у пошуку. Здатність штучного інтелекту (ШІ) обробляти масивні набори даних і виявляти аномалії змінює пошук інопланетного розуму.

Один із таких проектів передбачає партнерство між Інститутом SETI та Національною радіоастрономічною обсерваторією США в Нью-Мексико. Ця федеральна установа використовує радіочастоти для вивчення небесних тіл, таких як планети, зірки та астероїди.

SETI створює паралельну програмну систему ШІ для основного об’єкта обсерваторії, який є… Дуже великий масив. Побудований між 1973 і 1981 роками, VLA складається з 28 великих антен діаметром 25 метрів, розподілених по пустельній рівнині. Уявіть собі супутникові антени, які ви знаходите в будинках людей у ​​величезних масштабах.

У працездатному стані ШІ зможе обробляти кожен біт отриманих даних – 2 терабайти (ТБ) на секунду. Якщо говорити про це в контексті, сучасні ноутбуки зазвичай мають загальний простір для зберігання даних близько 1 ТБ.

Пан Даймонд каже, що все більш широке використання штучного інтелекту вже виявляється «незамінним», оскільки його інститут продовжує пошуки інопланетного життя.

Він зазначає, що штучний інтелект дозволяє шукати нові типи радіосигналів з екзотичних джерел. Він пояснює, що SETI традиційно шукає вузькосмугові сигнали, подібні до тих, які використовує людина.

«Але завжди виникало питання: «А що, якби була передова космічна технологія, яка б використовувала широкосмуговий зв’язок». [radio]«Якщо це так, наші традиційні методи не працюватимуть, і це буде виглядати просто як купа шумів на екрані».

Проте пан Даймонд каже, що здатність штучного інтелекту обробляти величезні обсяги даних означає, що з часом можна зробити мільйони «миттєвих знімків» цієї сніжної звукової картини та почати шукати закономірності. «Це спосіб додати щось нове до дослідження».

Ще один проект, з яким Seti співпрацює Проривне слухання. Ця схема, підтримана фінансуванням приватного сектору на суму понад 100 мільйонів фунтів стерлінгів, сканує 1 мільйон зірок і 100 галактик у широкому діапазоні радіо- та оптичних діапазонів для доказів технологічного життя.

Один із учасників проекту, студент Університету Торонто Пітер Ма, нещодавно розробив нову систему штучного інтелекту, призначену для вивчення даних телескопа, розрізнення потенційно реальних сигналів від інопланетян та перешкод.

Його команда зробила це шляхом моделювання обох типів шуму, а потім навчила свій ШІ розрізняти ці два.

Ма каже, що космічний сигнал, наприклад, «з’являється лише тоді, коли ми спрямовуємо на нього наші телескопи… і зникає, коли ми направляємо від нього».

Проект уже ідентифікував вісім потенційних космічних сигналів, які не були виявлені звичайним аналізом. Однак пан Ма вважає, що оскільки спостереження ще не повторювалися, вони, ймовірно, будуть помилковими.

Штучний інтелект також використовується, щоб спробувати виявити ознаки життя більш скромного характеру, ближче до дому.

Минулого року космічний корабель NASA Perseverance почав збирати зразки з кратера Джезеро на Марсі, які, якщо все піде добре, будуть повернуті на Землю протягом кількох років.

Дійсно, вчені вважають, що прилад Шерлок марсохода виявив органічні сполуки, які світяться в ультрафіолетовому світлі.

Однак органічні сполуки можуть бути створені за допомогою небіологічних процесів, що означає, що поки що неможливо визначити, чи походять вони з минулого життя на планеті.

Але все це може змінитися завдяки новому дослідженню Наукового інституту Карнегі, який використовує штучний інтелект для аналізу зразків гірських порід на наявність ознак нинішнього чи минулого життя.

Команда виявила, що штучний інтелект здатний розрізняти раніше живі та неживі матеріали приблизно з 90% точністю.

«Це дуже новий підхід до пошуку молекулярних біосигнатур», — говорить співголовний дослідник д-р Роберт Хейзен.

“Ми використовуємо машинне навчання, щоб аналізувати всі величезні обсяги даних за допомогою аналітичного методу, який дає півмільйона точок даних на зразок. Тому ми шукаємо тонкі закономірності в молекулярному розподілі”.