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¿Puede la inteligencia artificial ayudar a buscar inteligencia extraterrestre?

La pregunta inquietó a filósofos antiguos.  Giordano Bruno se atrevió a pensar que el universo debería contener muchos mundos y, por lo tanto, era natural considerar que exista vida fuera de la Tierra. Por esa y otras ideas terminó quemado en la hoguera.


Poco antes de morir Carla Sagan pudo conocer el primer planeta extrasolar que orbita la estrella 51 Pegasi. El hallazgo se anunció el 6 de octubre de 1995 por Michel Mayor y Didier Queloz de la Universidad de Ginebra quienes recibieron el Premio Nobel por su hallazgo en 2019.  

A partir de ese descubrimiento la caza de exoplanetas impulsó a cientos de astrónomos que fueron mejorando técnicas para dar no solo con planetas muy grandes como los del tamaño de júpiter sino con los que pueden ser similares a la Tierra. La cifra actual supera los 5000 exoplanetas y se espera observar muchísimos más a partir de nuevas tecnologías.

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En la actualidad se da por probado que la formación de planetas es algo usual en el cosmos y eso tiene particular importancia en los proyectos SETI de búsqueda de vida inteligente en el espacio. Sólo en nuestra galaxia hay 100 mil millones de estrellas y si una gran mayoría de estas tienen planetas orbitándolas las posibilidades de que la vida se desarrolle fuera de la tierra crecen. Pero, así como fue difícil probar la existencia de exoplanetas aún es más complejo demostrar que en ellos hay vida.

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Los algoritmos de machine learning ayudan a identificar señales alienígenas


Los astrónomos que trabajan en este campo emplean radiotelescopios para tratar de encontrar señales de radio que provengan del espacio exterior y hayan sido generados por una civilización extraterrestre. "Las ondas de radio son ondas electromagnéticas, como la luz que percibimos con nuestros ojos, pero con longitudes de onda mucho más largas, típicamente en el rango de centímetros a metros, lo que les permite atravesar moléculas que forman el polvo cósmico, y recorrer así enormes distancias sin ser dispersadas o absorbidas" explica Federico García investigador del CONICET en el IAR (Instituto Argentino de radioastronomía) quien además recibió el Premio Enrique Gaviola en Astronomía por parte de la Academia Nacional de Ciencias.

SETI se originó en 1960 gracias a Frank Drake quien realizó la primera búsqueda sistematizada usando herramientas científicas en estrellas cercanas. Pero ya tanto Nikola Tesla como Guillermo Marconi los padres fundadores de la radio la idea se les había pasado por la cabeza e intentaron escuchar señales de Marte. Y hasta pensaron que habían captado algunas, aunque estuviesen equivocados. Cuando el gran astrónomo Carla Sagan le da un nuevo impulso a SETI en los años 80 el proyecto se expandió para captar señales de muchísimas estrellas.  

Federico Garcia premio Gaviola
Federico Garcia trabaja con radiotelescopios y recibió el premio Gaviola


En 2015 el millonario y físico ruso Yuri Millmer donó 100 millones de dólares para el proyecto SETI "Breakthrough Listen" (Escucha penetrante) y el juego comenzó a cambiar. Con esa inversión se generan en un día tantos datos como los logrados en toda la historia previa. Se pasaron a detectar millones de señales provenientes de 1 millón de estrellas de nuestra vía láctea.  La iniciativa incluso contó con el apoyo de grandes nombres de la ciencia como Stephen Hawkings que acompañó la inauguración del proyecto diciendo: "En la infinitud del universo tiene que haber más vida".  

Sin embargo, el problema de filtrar las señales para llegar a cuáles pueden ser buenas candidatas no se ha resuelto. "La actividad humana produce grandes cantidades de ondas de radio, que contaminan el espacio radioeléctrico y dificultan la detección de señales cósmicas, pero es justamente esta actividad en ondas de radio la que hace pensar a científicos, que podría ser una forma en que civilizaciones pudieran enviar mensajes a través del espacio", aclara García. 

Yuri Millmer
Yuri Millmer donó US$ 100 millones para impulsar SETI


A la contaminación de origen humano se agregan las fuentes naturales que hay en el espacio como estrellas y otros objetos. Entonces no es tan fácil filtrar todo eso y quedarse sólo con señales candidatas, aquellas que no se pueden explicar por las fuentes conocidas, y son entonces merecedoras de un estudio mas exhaustivo. "Ya no tenemos el problema de tener datos, ahora el problema es encontrar cuáles nos sirven", comenta Sofía Sheikh astrónoma de SETI.  

Con tantas señales no es práctico el trabajo manual y normalmente los científicos se basan en algoritmos que separan las que podrían ser de origen alienígena mediante categorías de señales prestablecidas. Pero esos algoritmos pueden dejar pasar señales interesantes. "No podemos anticipar lo que los ET nos estén enviando", comenta Peter Ma matemático y físico de la universidad de Toronto quien se puso a investigar una nueva metodología que publicó en la prestigiosa revista Nature.

La idea de los investigadores fue crear una nueva serie de algoritmos mediante machine learning una técnica de inteligencia artificial que va aprendiendo por pasos. Una vez ingresado un conjunto de datos el sistema da una respuesta y se retroalimenta con los resultados correctos e incorrectos para ir mejorando en cada paso. "Mediante esta técnica logramos dos objetivos, primero que la inteligencia artificial identifique las señales contaminadas por la actividad humana y por el otro que nos separe las señales interesantes de posible origen extraterrestre", comenta Ma. 

jean luc margot
Jean-Luc Margot creó un programa para que el público ayude a buscar señales alienígenas


Para diseñar el nuevo software observaron 820 estrellas utilizando el radiotelescopio de 100 metros Robert Byrd Green Bank que les facilitó la iniciativa Breakthrough Listen. Dieron con mas de 3 millones de señales, pero el sistema de inteligencia artificial descartó la mayoría como interferencias de origen terrestre. Luego Peter Ma observó manualmente unas 20.000 señales y finalmente se quedó con sólo 8 candidatas. Por último, esas señales no se volvieron a escuchar y entonces también fueron descartadas.  

"Lo importante es el desarrollo de la tecnología. Ahora podemos analizar las nuevas señales del conjunto de 64 radiotelescopio MeerKAT o también las señales recibidas anteriormente pero no suficientemente analizadas por no contar con nuestro sistema de machine learning", se esperanza Peter Ma.

Otra iniciativa importante de machine learning se desarrolla en la Universidad de California de los Angeles (UCLA).  El equipo de investigadores liderado por Jean-Luc Margot ha recolectado 64 millones de señales de 42.000 estrellas. Pero el algoritmo diseñado llega a identificar hasta el 99.5% dejando decenas de miles de señales sin identificar.  "Los humanos son mejores para reconocer patrones entonces hemos transformado estas señales en imágenes y abierto un sitio web para que el público nos ayude a identificarlas y a partir de esto también mejoraremos nuestros algoritmos de machine learning", se entusiasma Margot.  Los interesados pueden visitar www.zooniverse.org/projects/ucla-seti-group/are-we-alone-in-the-universe y comenzar su colaboración para encontrar vida inteligente. 


Por supuesto también es posible que estemos completamente equivocados. Ya son muchos años sin poder probar la existencia de una señal alienígena y hay científicos que piensan que estamos buscando en el lugar incorrecto. SETI mismo tiene otro proyecto de búsqueda de señales láser ya que estas también se utilizan en comunicación. Los avances teóricos y prácticos de la mecánica cuántica también inspiran a pensar que las comunicaciones alienígenas no utilizaron demasiado las frecuencias de radio y desarrollaron otras tecnologías. 

Ann Druyan, la mítica colabora de Carl Sagan, piensa que "si algo enseñó la historia de la ciencia es que confrontó nuestras expectativas. Simplemente no somos lo suficientemente inteligentes para anticipar miles de millones de años de evolución en otros mundos. ¿Si nunca viste un caracol lo podrías haber imaginado? Nuestras fantasías de vida extraterrestre son solamente proyecciones de nuestros miedos y esperanzas"