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Sistema de IA detecta sinais incomuns de origem desconhecida em dados de rádio

Traduzido por Julio Batista
Original de Danny C Price para o The Conversation

Há cerca de 540 milhões de anos, diversas formas de vida começaram a emergir repentinamente dos fundos oceânicos lamacentos do planeta Terra. Este período é conhecido como Explosão Cambriana, e essas criaturas aquáticas são nossos ancestrais.

Toda a vida complexa na Terra evoluiu dessas criaturas subaquáticas. Os cientistas acreditam que bastou um leve aumento nos níveis de oxigênio do oceano acima de um certo limite para isso acontecer.

Agora podemos estar no meio de uma explosão cambriana para a inteligência artificial (IA). Nos últimos anos, uma explosão de programas de IA incrivelmente sofisticados, como Midjourney, DALL-E 2 e ChatGPT, mostraram o rápido progresso que fizemos no aprendizado de máquina.

A IA agora é usada em praticamente todas as áreas da ciência para ajudar os pesquisadores nas tarefas de classificação de rotina. Também está ajudando nossa equipe de radioastrônomos a ampliar a busca por vida extraterrestre, e os resultados até agora têm sido promissores.

Descobrindo sinais alienígenas com IA

Como cientistas em busca de evidências de vida inteligente além da Terra, construímos um sistema de IA que supera os algoritmos clássicos em tarefas de detecção de sinais. Nossa IA foi treinada para pesquisar dados de radiotelescópios em busca de sinais que não poderiam ser gerados por processos astrofísicos naturais.

Quando alimentamos nossa IA com um conjunto de dados previamente estudado, ela descobriu oito sinais de interesse que passaram despercebidos pelo algoritmo clássico. Para ser claro, esses sinais provavelmente não são de inteligência extraterrestre e são mais prováveis ​​casos raros de interferência de rádio.

No entanto, nossas descobertas – publicadas hoje na Nature Astronomy – destacam como as técnicas de IA certamente desempenharão um papel contínuo na busca por inteligência extraterrestre.

Não tão inteligente

Os algoritmos de IA não “entendem as coisas” ou “pensam”. Eles se destacam no reconhecimento de padrões e provaram ser extremamente úteis para tarefas como classificação – mas não têm a capacidade de resolver problemas. Eles só fazem as tarefas específicas para as quais foram treinados.

Portanto, embora a ideia de uma IA detectando inteligência extraterrestre soe como o enredo de um emocionante romance de ficção científica, ambos os termos são falhos: os programas de IA não são inteligentes e as buscas por inteligência extraterrestre não conseguem encontrar evidências diretas de inteligência.

Em vez disso, os radioastrônomos procuram por “assinaturas tecnológicas” (tecnoassinaturas) de rádio. Esses sinais hipotéticos indicariam a presença de tecnologia e, por indicativo, a existência de uma sociedade com capacidade de aproveitar a tecnologia para a comunicação.

Para nossa pesquisa, criamos um algoritmo que usa métodos de IA para classificar os sinais como interferência de rádio ou um candidato genuíno à assinatura tecnológica. E nosso algoritmo está funcionando melhor do que esperávamos.

O que nosso algoritmo de IA faz

Pesquisas de assinaturas tecnológicas foram comparadas a procurar uma agulha em um palheiro cósmico. Os radiotelescópios produzem grandes volumes de dados e neles há enormes quantidades de interferência de fontes como telefones, Wi-Fi e satélites.

Os algoritmos de pesquisa precisam ser capazes de filtrar assinaturas tecnológicas reais de “falsos positivos” e fazer isso rapidamente. Nosso classificador de IA atende a esses requisitos.

Foi desenvolvido por Peter Ma, um estudante da Universidade de Toronto, Canadá, e principal autor do nosso paper. Para criar um conjunto de dados de treinamento, Peter inseriu sinais simulados em dados reais e, em seguida, usou esse conjunto de dados para treinar um algoritmo de IA chamado autoencoder. À medida que o autoencoder processava os dados, ele “aprendeu” a identificar assinaturas incomuns nos dados.

Em uma segunda etapa, essas assinaturas foram alimentadas a um algoritmo chamado classificador de aglomerados aleatórios. Este classificador cria valores para decidir se um sinal é digno de atenção ou apenas interferência de rádio – essencialmente separando as “agulhas” de assinatura tecnológica do palheiro.

Depois de treinar nosso algoritmo de IA, nós o alimentamos com mais de 150 terabytes de dados (480 horas de observação) do Telescópio de Green Bank na Virgínia Ocidental, EUA. Ele identificou 20.515 sinais de interesse, que tivemos que inspecionar manualmente. Destes, oito sinais tinham características de assinaturas tecnológicas e não podiam ser atribuídos a interferência de rádio.

Oito sinais, sem novas detecções

Para tentar verificar esses sinais, voltamos ao telescópio para reobservar todos os oito sinais de interesse. Infelizmente, não fomos capazes de detectar novamente nenhum deles em nossas observações de acompanhamento.

Já estivemos em situações semelhantes antes. Em 2020, detectamos um sinal que acabou sendo uma interferência de rádio ruidosa. Embora iremos monitorar esses oito novos candidatos, a explicação mais provável é que eles eram manifestações incomuns de interferência de rádio: não alienígenas.

Infelizmente, a questão da interferência de rádio não vai a lugar nenhum. Mas estaremos melhor equipados para lidar com isso à medida que novas tecnologias surgirem.

Restringindo a pesquisa

Nossa equipe implantou recentemente um poderoso processador de sinal no telescópio MeerKAT na África do Sul. O MeerKAT usa uma técnica chamada interferometria para combinar seus 64 pratos para atuar como um único telescópio. Essa técnica é mais capaz de identificar de onde vem um sinal no céu, o que reduzirá drasticamente os falsos positivos da interferência de rádio.

Se os astrônomos conseguirem detectar uma tecnoassinatura que não pode ser explicada como interferência, isso sugere fortemente que os humanos não são os únicos criadores de tecnologia na galáxia. Esta seria uma das descobertas mais profundas que se possa imaginar.

Ao mesmo tempo, se não detectarmos nada, isso não significa necessariamente que somos a única espécie “inteligente” tecnologicamente hábil por aí. Uma não detecção também pode significar que não procuramos o tipo certo de sinal ou que nossos telescópios ainda não são sensíveis o suficiente para detectar transmissões fracas de exoplanetas distantes.

Podemos precisar cruzar um limiar de sensibilidade antes que uma Explosão Cambriana de descobertas possa ser feita. Alternativamente, se realmente estamos sozinhos, devemos refletir sobre a beleza única e a fragilidade da vida aqui na Terra.

Julio Batista

Julio Batista

Sou Julio Batista, de Praia Grande, São Paulo, nascido em Santos. Professor de História no Ensino Fundamental II. Auxiliar na tradução de artigos científicos para o português brasileiro e colaboro com a divulgação do site e da página no Facebook. Sou formado em História pela Universidade Católica de Santos e em roteiro especializado em Cinema, TV e WebTV e videoclipes pela TecnoPonta. Autodidata e livre pensador, amante das ciências, da filosofia e das artes.