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Astrobiólogos reveem as chances de encontrar avançadas civilizações extraterrestres

A equação de Drake descreve “N“: o número de civilização em nossa galáxia que poderíamos estabelecer comunicações de rádio. Seu autor, o astrônomo Frank Drake, originalmente escreveu-a como um ponto de partida para a discussão em uma das primeiras reuniões sobre a busca de inteligência extraterrestre no início da década de 1960.

Desde então, a equação tem se tornado uma das mais famosas na ciência. Ela consiste em um conjunto de termos que restringem o número de civilizações inteligentes que possam ser contactáveis.

Naquela época, apenas alguns desses termos eram conhecidos com alguma precisão: o número de estrelas na galáxia, por exemplo. Os outros termos eram especulações a fração de estrelas com planetas na zona habitável, por exemplo.

Isto leva a estimativas para N que variam ao longo de muitas ordens de magnitude. Em uma parte extrema do espectro, os otimistas podem calcular valores para N na casa das centenas de milhões. Mas os pessimistas sempre podem contrariar calculando um valor próximo de 0. Faça a sua escolha! Isso é quase que um feliz estado de possibilidades para uma ciência emergente.

Desde então, valores mais precisos para outros termos na equação surgiram, primeiro lentamente e, mais recentemente, a um ritmo cada vez mais rápido. A descoberta de planetas que orbitam outras estrelas, de repente, deu aos astrônomos uma boa ideia da fração de estrelas com planetas e a fração de planetas rochosos na zona habitável.

Isso levanta uma questão interessante: como é que esses novos dados influenciam na equação de Drake? Hoje conseguimos uma resposta sofrível graças ao trabalho de Adam Frank, da Universidade de Rochester, em Nova York e Woody Sullivan, da Universidade de Washington, em Seattle. “A determinação empírica das estatísticas de exoplanetas tem mudado radicalmente a natureza e a qualidade das restrições que os astrobiólogos enfrentam ao considerar a prevalência da vida no Universo”, dizem.

Esses cientistas usam os novos dados, e uma abordagem um pouco diferente na equação em si, para encontrar um limite importante para o pessimismo sobre a existência de civilizações extraterrestres.

O método difere sutilmente da abordagem tradicional da equação de Drake  que se centra a partir do número de civilizações que possivelmente existem no momento. Em vez disso, Frank e Sullivan calculam quantas civilizações jamais poderiam ter existido.

Isso imediatamente e significativamente simplifica a equação de Drake. Quando se trabalha com a especulação de que outras civilizações existem, fatores como a taxa de formação de estrelas e o período de tempo que uma civilização tecnológica pode existir, são importantes. Mas eles podem ser ignorados inteiramente ao considerar apenas que essas civilizações já existiram.

Isso permite que Frank e Sullivan reformulem a equação para ser sobre o número de civilizações que existem agora, partindo da probabilidade de que a nossa civilização seja a única que existe.

E ligando as novas estatísticas de exoplanetas, Frank e Sullivan chegam a um número específico. “Achamos que, enquanto a probabilidade de que um planeta na zona habitável desenvolver uma espécie tecnológica é maior do que cerca de 10^-24, assim, a humanidade talvez não seja a única inteligência tecnológica que tenha evoluído,” concluem.

É um novo e interessante ângulo sobre a equação de Drake e a igualmente famosa pergunta “se eles existem, onde estão”, também conhecido como o Paradoxo de Fermi. “Com a nossa abordagem, pela primeira vez, fornecemos um limite quantitativo e empiricamente restrito sobre o que significa ser pessimista sobre a probabilidade de uma outra espécie tecnológica ter surgido na história do Universo,” diz Frank e Sullivan.

E imediatamente leva a uma conclusão interessante. Se a probabilidade de uma espécie tecnológica decorrente de um determinado planeta em zona habitável é maior do que uma em 60 bilhões, então, uma outra espécie técnica provavelmente já tenha surgido em algum ponto em outras partes na Via Láctea. Um pensamento tentador.

O artigo foi publicado originalmente no MIT Technology Review.