الباحثون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للبحث عن إشارات من الأجانب

تمكن الباحثون من استخدام خوارزمية جديدة للبحث عن الحياة خارج الأرض. (الصورة: الوثيقة أنسبلاش)

جاكرتا - استخدم الباحثون بنجاح خوارزمية جديدة للبحث عن حياة خارج كوكب الأرض بناء على بيانات من التلسكوبات. وبهذه الطريقة ، يمكنهم التمييز بين الإشارات الحقيقية والتداخل داخل الفئة.

يمكنهم أيضا التدقيق بسرعة في المعلومات والعثور على الأنماط ، من خلال عملية الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) المعروفة باسم التعلم الآلي.

تهدف الدراسة ، التي قادها باحثون من جامعة تورنتو ، إلى العثور على حياة متقدمة أخرى في الكون من خلال تضمين وضع إشارات أو توقيعات تكنولوجية أو توقيعات تكنولوجية.

لأن الكثيرين يفترضون أن الحضارات المتقدمة خارج كوكب الأرض ستكون متطورة بما يكفي لنقل تلك الإشارة. منذ 1960s ، استخدم علماء الفلك الذين يعملون على البحث عن ذكاء خارج كوكب الأرض ، أو SETI ، التلسكوبات الراديوية القوية للبحث في آلاف النجوم ومئات المجرات عن علامات هذه التكنولوجيا.

على الرغم من أن التلسكوبات المستخدمة للبحث تقع في مناطق يوجد فيها الحد الأدنى من التداخل من التكنولوجيا مثل الهواتف المحمولة ومحطات التلفزيون ، إلا أن البشر لا يزالون يمثلون تحديا كبيرا.

"في ملاحظاتنا العديدة ، هناك العديد من الانحرافات. نحن بحاجة إلى التمييز بين الإشارات الراديوية المثيرة للاهتمام في الفضاء الخارجي والإشارات الراديوية غير الجذابة من الأرض ، "قال الطالب الجامعي والباحث في جامعة تورنتو بيتر ما ، الذي قام أيضا بتأليف هذه الورقة ونشرها في مجلة Nature Astronomy.

جاءت البيانات المستخدمة في هذه الدراسة من تلسكوب Green Bank في ولاية فرجينيا الغربية ، وهو أحد المرافق الرئيسية المشاركة في مشروع البحث التقني Breakthrough Listen .

علاوة على ذلك ، من خلال محاكاة الإشارات من كلا النوعين ، قام الباحثون بتدريب أدوات التعلم الآلي الخاصة بهم على التمييز بين الإشارات الشبيهة بالكائنات الفضائية والتداخل الذي يولده الإنسان.

قارنوا سلسلة من خوارزميات التعلم الآلي المختلفة ، ودرسوا دقتها ومعدلاتها الإيجابية الخاطئة ، ثم استخدموا المعلومات لحل خوارزمية قوية ، ابتكرها ما.

أدت هذه الخوارزمية الجديدة إلى اكتشاف ثماني إشارات راديوية جديدة لديها القدرة على أن تصبح إرسالات من ذكاء خارج كوكب الأرض. جاءت الإشارات الثمانية من خمسة نجوم مختلفة ، والتي تقع على بعد 30 إلى 90 سنة ضوئية من الأرض.

تم تجاهل هذه الإشارات في التحليلات السابقة لنفس البيانات ، والتي لم تستخدم التعلم الآلي. بالنسبة لفريق SETI ، هذه الإشارات مهمة لسببين.

«أولا، إنهم موجودون عندما ننظر إلى النجوم وغائبون عندما ننظر بعيدا، وهذا على عكس التدخل المحلي، والذي يكون موجودا دائما بشكل عام. ثانيا ، يتغير تردد الإشارة بمرور الوقت بطريقة تبدو بعيدة عن التلسكوب ، "أوضح عالم المشروع للاستماع الخارق في تلسكوب جرين بانك ، الدكتور ستيف كروفت.

يضيف كروفت أنه من المهم أن تدرك أنه عندما يكون لديك مجموعة بيانات تحتوي على ملايين الإشارات ، في بعض الأحيان يمكن أن يكون للإشارات كلتا الخاصيتين كما هو موضح أعلاه ، ببساطة عن طريق الصدفة المحضة.

يقول كروفت: "إنه مثل المشي عبر طريق مرصوف بالحصى والعثور على صخرة عالقة في نعل حذائك تبدو مناسبة تماما".

لهذا السبب، على الرغم من أن الإشارة تبدو وكأنها ما يتوقعه الباحثون من إشارة خارج كوكب الأرض، إلا أنهم ليسوا متأكدين بعد من أنها جاءت من ذكاء خارج كوكب الأرض، على الأقل حتى يروا نفس الإشارة مرة أخرى.

عندما تم إجراء ملاحظات موجزة باستخدام تلسكوب جرين بانك الراديوي ، لم يتم العثور على أنماط يمكن أن تشير إلى إشارات خارج كوكب الأرض. الآن ، يتم إجراء المزيد من الملاحظات والتحليلات من قبل الباحثين.

يشير ما إلى الخوارزمية التي أنشأها كمزيج من نوعين فرعيين من التعلم الآلي ، وهما التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.

يطلق عليه التعلم شبه غير الخاضع للإشراف ، ويتضمن نهجه استخدام تقنيات خاضعة للإشراف لتوجيه وتدريب الخوارزمية ، مما يساعدها على التعميم باستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف ، بحيث يمكن اكتشاف أنماط خفية جديدة بسهولة أكبر في البيانات.

يقول شيري نغ، وهو زميل باحث في معهد دنلاب لعلم الفلك والفيزياء الفلكية بجامعة تورنتو ومؤلف مشارك في الورقة البحثية، إن الأفكار الجديدة مهمة بشكل خاص في مجال مثل SETI.

"من خلال البحث في البيانات مع كل تقنية ، قد نتمكن من العثور على إشارات مثيرة للاهتمام" ، قال نج ، الذي كان يعمل في المشروع مع ما منذ صيف 2020.

كما هو مقتبس من الإصدار الرسمي لهذا البحث ، الثلاثاء ، 31 يناير ، من الآن فصاعدا ، يأمل Ma و Ng وبقية فريق SETI في توسيع خوارزميتهم الجديدة وتطبيقها على مجموعات البيانات والمراصد الأخرى.