Un team di scienziati dell’Università di Toronto ha utilizzato l’intelligenza artificiale per rilevare segnali che potrebbero indicare la presenza di vita extraterrestre.
In particolare, i ricercatori hanno insegnato al programma a individuare segnali radio che non potessero essere spiegati da processi naturali dell’astrofisica.
Questo approccio ha portato alla scoperta di otto segnali radio unici che potrebbero essere stati prodotti da forme di vita avanzate.
In precedenza, i dati raccolti dai radiotelescopi erano stati analizzati manualmente da un algoritmo classico che non era riuscito a identificare questi segnali. L’uso di un sistema di apprendimento automatico ha permesso di individuare queste tecnofirme, ovvero impulsi che potrebbero essere stati generati da fonti artificiali.
Il progetto Breakthrough Listen è stato avviato nel 2015 con l’obiettivo di cercare segnali di vita extraterrestre. Il suo fondatore, Yuri Milner, ha destinato 100 milioni di dollari per creare una rete di radiotelescopi finalizzata a individuare questi segnali cosmici.
Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno utilizzato un sistema di apprendimento automatico in grado di analizzare grandi quantità di dati raccolti dagli osservatori di Breakthrough Listen.
L’analisi di oltre 150 terabyte di dati ha portato alla scoperta di oltre 20.000 segnali di potenziale interesse.
Dopo una serie di analisi manuali, gli scienziati hanno identificato otto segnali che presentavano le caratteristiche delle tecnofirme e non potevano essere spiegati da interferenze radio.
Questi segnali sono stati generati da cinque stelle vicine alla Terra e sono stati oggetto di ulteriori osservazioni da parte degli scienziati. Nonostante gli sforzi compiuti, non è stato possibile confermare la loro origine extraterrestre.
Tuttavia, l’introduzione dell’intelligenza artificiale in questo processo ha rappresentato un grande passo avanti nella ricerca di vita al di fuori del nostro pianeta.
Gli scienziati hanno espresso la volontà di continuare a monitorare questi segnali per cercare di confermare la loro origine e individuare eventuali altre tecnofirme. Tuttavia, sarà necessario attendere ulteriori sviluppi tecnologici per riuscire a distinguere in modo più efficace i segnali reali dalle interferenze radio.