AI помогает в поиске разумной внеземной жизни — обнаружены 8 новых странных сигналов

Примерно 540 миллионов лет назад из илистого дна океанов Земли внезапно начали появляться разнообразные формы жизни. Этот период известен как Кембрийский взрыв, и эти водные существа — наши древние предки.

Вся сложная жизнь на Земле произошла от этих подводных существ. Учёные полагают, что для этого потребовалось лишь небольшое повышение уровня кислорода в океане выше определённого порога.

Сейчас мы, возможно, находимся в середине Кембрийского взрыва для искусственного интеллекта (ИИ). В последние годы такие мощные программы ИИ, как Midjourney, DALL-E 2 и ChatGPT, продемонстрировали быстрый прогресс в машинном обучении.

ИИ теперь используется практически во всех областях науки для помощи исследователям в рутинных задачах классификации. Он также помогает нашей команде радиоастрономов расширить поиск внеземной жизни, и первые результаты обнадёживают.

Обнаружение инопланетных сигналов с помощью ИИ

Как учёные, ищущие доказательства разумной жизни за пределами Земли, мы создали систему ИИ, которая превосходит классические алгоритмы в задачах обнаружения сигналов. Наш ИИ был обучен анализировать данные радиотелескопов на предмет сигналов, которые не могли быть созданы естественными астрофизическими процессами.

Когда мы скормили нашему ИИ ранее изученный набор данных, он обнаружил восемь представляющих интерес сигналов, которые классический алгоритм пропустил. Важно уточнить: эти сигналы, вероятно, не от внеземного разума и, скорее всего, являются редкими случаями радиопомех.

Тем не менее, наши выводы, опубликованные сегодня в Nature Astronomy, подчёркивают, что методы ИИ, несомненно, будут играть постоянную роль в поиске внеземного разума.

Не такой уж и разумный

Алгоритмы ИИ не «понимают» и не «мыслят». Они действительно преуспевают в распознавании образов и доказали свою исключительную полезность для таких задач, как классификация, — но у них нет способности решать проблемы. Они выполняют только конкретные задачи, для которых были обучены.

Поэтому, хотя идея обнаружения внеземного разума с помощью ИИ звучит как сюжет захватывающего научно-фантастического романа, оба термина проблематичны: программы ИИ не являются разумными, а поиски внеземного разума не могут найти прямых доказательств интеллекта.

Вместо этого радиоастрономы ищут радио-«техноподписи». Эти гипотетические сигналы указывали бы на наличие технологий и, как следствие, существование общества, способного использовать технологии для связи.

Для нашего исследования мы создали алгоритм, который использует методы ИИ для классификации сигналов как радиопомех или как реального кандидата в техноподписи. И наш алгоритм работает лучше, чем мы надеялись.

Что делает наш алгоритм ИИ

Поиски техноподписей сравнивают с поиском иголки в космическом стоге сена. Радиотелескопы производят огромные объёмы данных, и в них содержится множество помех от таких источников, как телефоны, Wi-Fi и спутники.

Алгоритмы поиска должны уметь отсеивать настоящие техноподписи от «ложных срабатываний» и делать это быстро. Наш классификатор на основе ИИ отвечает этим требованиям.

Его разработал Питер Ма, студент Университета Торонто и ведущий автор нашей статьи. Чтобы создать набор обучающих данных, Питер вставил смоделированные сигналы в реальные данные, а затем использовал этот набор для обучения алгоритма ИИ под названием автоэнкодер. Обрабатывая данные, автоэнкодер «научился» выявлять в них важные признаки.

На втором этапе эти признаки подавались на алгоритм под названием классификатор на основе случайного леса. Этот классификатор создаёт деревья решений, чтобы определить, является ли сигнал значимым или это просто радиопомеха, — по сути, отделяя «иголки» техноподписей от стога сена.

Восемь сигналов, без повторного обнаружения

После обучения нашего алгоритма ИИ мы скормили ему более 150 терабайт данных (480 часов наблюдений) с телескопа Грин-Бэнк в Западной Вирджинии. Он выявил 20 515 сигналов, представляющих интерес, которые нам пришлось проверить вручную. Из них восемь сигналов имели характеристики техноподписей и не могли быть объяснены радиопомехами.

Чтобы попытаться верифицировать эти сигналы, мы вернулись к телескопу, чтобы повторно пронаблюдать все восемь сигналов. К сожалению, нам не удалось повторно обнаружить ни один из них при последующих наблюдениях.

Мы уже бывали в подобных ситуациях. В 2020 году мы обнаружили сигнал, который оказался устойчивой радиопомехой. Хотя мы будем продолжать наблюдать за этими восемью новыми кандидатами, наиболее вероятное объяснение — это необычные проявления радиопомех, а не инопланетяне.

К сожалению, проблема радиопомех никуда не денется. Но мы будем лучше подготовлены к её решению по мере появления новых технологий.

Сужение поиска

Наша команда недавно установила мощный процессор обработки сигналов на телескопе MeerKAT в Южной Африке. MeerKAT использует метод интерферометрии, чтобы объединить свои 64 антенны в единый телескоп. Этот метод лучше определяет область неба, откуда пришёл сигнал, что резко сократит ложные срабатывания от радиопомех.

Если астрономам всё же удастся обнаружить техноподпись, которую нельзя списать на помехи, это будет убедительно свидетельствовать о том, что люди — не единственные создатели технологий в Галактике. Это было бы одним из самых глубоких открытий, которые только можно представить.

В то же время, если мы ничего не обнаружим, это не обязательно означает, что мы — единственный технологически способный «разумный» вид. Отсутствие обнаружения также может означать, что мы искали не тот тип сигналов или наши телескопы ещё недостаточно чувствительны, чтобы уловить слабые передачи с далёких экзопланет.

Возможно, нам нужно преодолеть порог чувствительности, прежде чем произойдёт Кембрийский взрыв открытий. Альтернативно, если мы действительно одиноки, нам стоит задуматься об уникальной красоте и хрупкости жизни здесь, на Земле.