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¿Será la Inteligencia Artificial quien descubra vida extraterrestre?

Las capacidades de las nuevas IA aplicadas a la búsqueda de vida extraterrestre | Getty
Las capacidades de las nuevas IA aplicadas a la búsqueda de vida extraterrestre | Getty (burcu demir via Getty Images)

A mediados de la década de 1950, el físico Enrico Fermi enunció una de las cuestiones más simples, y a la vez más interesantes, que la ciencia puede abordar: Si la vida en el Universo es tan abundante, ¿Por qué no la hemos encontrado aún? Esta sencilla pregunta se terminó convirtiendo en la célebre “Paradoja de Fermi” y, con el transcurso de los años, muchos han sido los que han dejado su propia respuesta. De entre todas ellas, la respuesta más directa apunta a una solución también sencilla: Quizá la vida no sea tan abundante, quizá sea rara y escasa, y nuestro campo de trabajo es un Universo gigantesco donde estamos buscando una aguja en un inmenso pajar.

Los primeros intentos científicos de buscar signos de vida fuera de la Tierra se remontan a los años ’70 cuando, bajo el amparo de la NASA, apareció el proyecto SETI, siglas que se corresponden con Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre. Con apenas unas décadas de existencia, con pocos recursos económicos y frente un campo de búsqueda tan inmenso es lógico que aún no tengamos respuesta a la paradoja de Fermi. Sin embargo, algo ha cambiado en los últimos años y una nueva revolución tecnológica podría dar un impulso a esta búsqueda infructuosa.

Hace solo unos días, la revista Nature Astronomy ha publicado un interesante estudio de colaboración entre la Universidad de Toronto y el Instituto SETI en el que aplican técnicas de Deep Learning a un conjunto de datos que ya habíamos estudiado previamente en estrellas cercanas y descubrió ocho señales de interés que, en anteriores análisis, no habían sido identificadas.

Fotograma de la película
Fotograma de la película "Contact" (1997) basada en la novela de Carl Sagan

Si recuerdan la película “Contact” sabrán que una de las principales tareas del proyecto SETI es “detectar firmas tecnológicas, o evidencia de tecnología, como señal de vida inteligente o incluso de posibles civilizaciones extraterrestres”. La técnica más común es la búsqueda de señales de radio. La radio es una gran manera de enviar información: alcanza distancias enormes, atraviesa fácilmente el polvo y el gas que impregnan el espacio, y es rápida ya que viaja a la velocidad de la luz. Muchos esfuerzos de SETI usan antenas repartidas por todo el mundo para escuchar cualquier señal de radio que los extraterrestres puedan estar transmitiendo.

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Y aquí llega una nueva paradoja… SETI nunca había tenido problemas con la abundancia de datos. Desde los tiempos del pionero Frank Drake, la realidad era la contraria: apenas contaban con datos para trabajar. La primera vez que SETI consiguió escuchar transmisiones de radio procedentes de dos estrellas fue en 1960 y la mayoría de las búsquedas en las décadas siguientes se limitaron a una porción de cielo muy reducido. Los datos de SETI siempre fueron escasos y no necesitaron de potentes algoritmos que ayudaran en esa búsqueda… pero entonces llegó 2015 y el multimillonario Yuri Milner financió el programa SETI más grande jamás realizado: el proyecto Breakthrough Listen para buscar señales de vida inteligente en un millón de estrellas.

A partir de ese momento, las bases de datos de SETI se empezaron a llenar y llenar de datos obtenidos por docenas de radiotelescopios y procesar esa información se convirtió en un problema más que en una ventaja… “Revisar millones de observaciones manualmente no es práctico y muchas señales que podrían ser interesantes se pasan por alto”, explican en Nature. Se necesitan algoritmos precisos capaces de buscar señales que coincidan con lo que los astrónomos creen que podrían ser signos de tecnología extraterrestre y, en este aspecto, los nuevos avances en Inteligencia Artificial han demostrado ir mucho más de lo que podríamos pensar.

En el estudio publicado en Nature Astronomy se utilizaron observaciones y datos recogidos por el telescopio Green Bank dentro del proyecto Breakthrough Listen que, en su día, no detectó ningún objetivo o señal de interés. Los investigadores aplicaron técnicas de aprendizaje profundo a un algoritmo de búsqueda clásico y lograron resultados más amplios, más rápidos y más precisos, apuntando a ocho señales que habían pasado desapercibidas para los “buscadores humanos”.

Además, nuestra sociedad ha cambiado rápidamente en los últimos años y la búsqueda de señales de tecnología fuera de la Tierra se ha visto seriamente afectada por la interferencia de nuestra propia tecnología. Móviles, GPS, satélites… nuestra civilización ha inundado el espacio de señales de radio y ahora es mucho más difícil realizar una rastreo que no termine siendo un falso positivo. “La parte más difícil es diferenciar las señales de la tecnología humana o terrestre del tipo de señales que estaríamos buscando de la tecnología en algún otro lugar de la galaxia", explica Sofia Sheikh, astrónoma del Instituto SETI.

Las capacidades de encontrar patrones en una gran cantidad de datos y señales recibidas, la asombrosa habilidad para aprender, descartar errores e incluso innovar hace que las potentes Inteligencias Artificiales que se están desarrollando superen, por mucho, la capacidad del ser humano para este trabajo. En periodismo hay un dicho, conocido como “la Ley de los titulares de Betteridge” que afirma que cualquier titular enunciado en forma de pregunta puede ser contestado con un “No”. Sin embargo, el titular que abre este texto contradice esa ley y si nos preguntamos si será la Inteligencia Artificial quien descubra vida extraterrestre… lo más probable es que así sea.

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Referencias científicas y más información:

Ma, Peter Xiangyuan, et al. «A Deep-Learning Search for Technosignatures from 820 Nearby Stars». Nature Astronomy, 2023, DOI:10.1038/s41550-022-01872-z.

Witze, Alexandra. «Will an AI Be the First to Discover Alien Life?» Nature, 2023, DOI: 10.1038/d41586-023-00258-z.