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Intelligenza artificiale (IA)

Intelligenza artificiale rileva possibili segnali alieni nei dati di un radiotelescopio

Grazie a una IA gli scienziati hanno scoperto 8 segnali di possibile origine aliena nei dati raccolti da un potente radiotelescopio. Al momento non è possibile avere conferme.
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A cura di Andrea Centini
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Credit: Danny C. Price / Midjourney
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Intelligenza artificiale (IA)

Grazie a una intelligenza artificiale (IA) sono stati identificati otto segnali di possibile origine aliena nei dati raccolti da un potente radiotelescopio. È una scoperta potenzialmente rivoluzionaria, la possibile prova che non siamo soli nell'Universo, tuttavia al momento non è possibile avere alcuna conferma della provenienza. Dopo la scoperta, infatti, attraverso osservazioni di follow-up i segnali non si sono ripresentati. Non si esclude che potessero essere dei rari casi di interferenza radio di origine terrestre, ma resta in piedi l'ipotesi di tecnologia aliena. Magari una gigantesca nave spaziale in transito davanti a una stella o chissà cos'altro.

A identificare gli otto segnali misteriosi grazie all'intelligenza artificiale è stato un team di ricerca internazionale guidato da scienziati canadesi dell'Università di Toronto, che hanno collaborato a stretto contatto con i colleghi del progetto Breakthrough Listen dell'Università della California, dell'International Centre for Radio Astronomy Research dell'Università Curtin (Australia). I ricercatori hanno svelato i segnali grazie a un sistema di apprendimento automatico messo a punto dal dottor Peter Xiangyuan Ma, docente presso i dipartimenti di Matematica e Fisica dell'ateneo canadese. In parole molto semplici, lo scienziato ha addestrato l'IA per riconoscere modelli nei dati dei radiotelescopi e distinguere / escludere i segnali prodotti da eventi astrofisici naturali e le interferenze radio di origine terrestre, come quelle provocate da telefoni, forni a microonde, reti Wi-Fi, satelliti etc etc.

Dopo la procedura di addestramento, il dottor Ma e i colleghi hanno sottoposto quasi 500 ore di osservazioni di oltre 800 stelle catturate attraverso il radiotelescopio Robert C. Byrd Green Bank, utilizzato dal progetto SETI Breakthrough proprio per scovare potenziali segnali alieni. L'IA è stata decisamente più efficace dei vecchi algoritmi nel rilevare segnali interessanti, con un numero di “alert” 100 volte superiore rispetto a quelli ottenuti con i precedenti metodi. Nel caso specifico, l'intelligenza artificiale ha identificato oltre 20mila segnali degni di interesse (scremati da quasi 3 milioni iniziali), contro i 200 delle indagini passate. Il dottor Ma e i colleghi hanno setacciato manualmente uno a uno i 20mila segnali per trovare quelli più vicini a una possibile fonte aliena e, come indicato, in 8 avevano tutte le caratteristiche ricercate. Sono stati etichettati con la sigla MLc1-8, da 1 a 8.

Dopo aver identificato i segnali i ricercatori hanno condotto ulteriori osservazioni di follow-up verso la stessa zona d'origine, ma come indicato non ne hanno trovato traccia. Non si possono escludere né interferenze radio non rilevate dall'IA né fonti aliene transitorie, come la già citata astronave. Come spiegato su The Conversation dal professor Danny C. Price, coautore dello studio dell'Università Curtin, è probabile che i segnali non appartengano a civiltà extraterrestri, ma che si tratti di rare forme di interferenze radio, ma non può esservene certezza. Ciò che è certo è che le tecniche di apprendimento automatico vengono sempre più applicate nella ricerca scientifica (ma non solo) e diventeranno preziosissime anche per dare la “caccia” agli alieni nello spazio, permettendo di analizzare l'enorme mole di dati raccolta dai telescopi più velocemente e con una precisione assai superiore, dando modo ai ricercatori di indagare il più rapidamente possibile sui segnali degni di interesse.

Ovviamente non trovare nulla non significa che non ci sia nulla; non si può escludere infatti che stiamo cercando i segnali sbagliati, oppure che la nostra tecnologia non abbia ancora la sufficiente sensibilità per raccogliere i segnali giusti dallo spazio profondo. I dettagli della ricerca “A deep-learning search for technosignatures from 820 nearby stars” sono stati pubblicati sull'autorevole rivista scientifica Nature Astronomy.

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