人工知能は地球外生命体の発見に役立つでしょうか?

私たちは宇宙に一人なのかという疑問は、天文学と物理学の中で最も活発なテーマの 1 つである地球外生命体の探索への扉を開きます。この検索は、人工起源の、つまり自然のプロセスによって生成されたものではない電磁放射信号の検索を通じて行われます。

対象となる信号の 1 つは、電磁スペクトル内で最も長い波である電波信号です。また、電気エネルギーの伝達など人間の行為によっても引き起こされます。自然には発生しない種類の電波を見つけることは、テクノシグネチャーとなる可能性があります。

宇宙から来るこれらの電波信号は希少だったので、手動または古典的なアルゴリズムを使用してそれらを分析することが可能でした。しかし、 より強力な望遠鏡の出現により、より多くのデータが取得できるようになり、手動で実行するのは不可能になりました。

現在、人工知能技術は、機械学習または機械学習といういくつかの成功したアプリケーションを持っているため、多くの注目を集めています。

機械学習 これは、大量のデータを観察し、このデータ間のパターンをマッピングできるようにすることで学習する手法です。望遠鏡のおかげで天文学が持つ大量のデータを分析するのに手袋のようにフィットします。

そのとき、のトロント大学の研究者グループは、機械学習を使用して無線信号を研究するというアイデアを思いつきました。彼らは、 300 万を超える電波信号を検出する機械学習アルゴリズムを作成しました。

この研究は数学者のピーター・マー氏が主導し、1月末に学術誌「ネイチャー・アストロノミー」に発表した。

人工知能を使用するもう 1 つの利点は、人工知能が地球起源の信号と地球外起源の信号を簡単に区別する方法を学習できることです。これは手動で行うには複雑な作業です。

人工知能によってどのような信号が発見されましたか?また、それらはどのようにして地球外生命体の兆候である可能性がありますか?

トロントのグループは約820の星を研究し、人間の干渉の痕跡をすべて取り除いた後、 2万個の星が残った。 20,000 のサインを分析した結果、生命のサインとなる候補のサインが 8 つ残りました。

研究者らは、これら 8 つの関心のある信号についてさらに詳しい情報を得るために探しましたが、信号が消失していることがわかりました。したがって、これらの信号に関する疑問は未解決のままです。

しかし、機械学習アルゴリズムの速度のおかげで、これを使用して望遠鏡がここ数年で取得したデータを分析することが可能になり、おそらく人間による分析を逃れた隠された信号から答えを見つけることができるでしょう。

人工知能を使用すると、大量のデータを短時間で分析できるため、より迅速かつ正確に答えを見つけることができるため、大きな可能性があります。

2023 年 2 月に、地球外ウイルスの探索グループは、誰もが信号にアクセスして分類できる公開プロジェクトをリリースする予定です。

人々によって分類されたデータは、テクノシグネチャを検出できる新しい人工知能アルゴリズムをトレーニングするために使用されます。

これは、これらの機械学習モデルをトレーニングするには古典的な手法が依然として必要であることを示しており、現時点では古典的な手法と人工知能手法の組み合わせに依存しています。