Kapag isinasaalang-alang namin ang posibilidad ng pag-detect ng isang advanced na teknolohiya extraterrestrial buhay, gaya ng pana-panahong ipinapakita sa mga pelikula o serye, isang lohikal na tanong ang lumitaw: "Kung mayroon ito, bakit hindi pa natin ito nahanap?". At kadalasan ang sagot ay na-survey lang namin ang isang maliit na bahagi ng kalawakan.
Ngunit ang isa pang dahilan ay maaaring hindi napapanahon at hindi mahusay na mga algorithm na binuo ilang dekada na ang nakalipas para sa mga unang computer at hindi makayanan ang pagproseso ng mga modernong set ng data. Sa isang pag-aaral na isinagawa ni Peter Ma, isang undergraduate na estudyante sa Unibersidad ng Toronto, kasama ng mga siyentipiko mula sa SETI Institute (Search for Extraterrestrial Intelligence, isang proyekto upang maghanap ng extraterrestrial mga sibilisasyon) at iba pang pang-agham na institusyon, inilapat ang pamamaraan ng malalim na machine learning sa isang dating pinag-aralan na set ng data tungkol sa mga kalapit na bituin.
Bilang resulta ng paggamit ng kanilang sariling neural network, natuklasan ng mga siyentipiko ang walong hindi pa nakikilalang signal. "Sa kabuuan, sinuri namin ang 150 TB ng data sa 820 kalapit na mga bituin sa set na sinuri ng mga klasikal na pamamaraan noong 2017. Ngunit pagkatapos ay nagpasya ang mga siyentipiko na hindi ito naglalaman ng mga kagiliw-giliw na signal, sabi ni Peter Ma. - Ngayon, pinapalawak namin ang paghahanap na ito sa 1 milyong bituin sa tulong ng isang teleskopyo MeerKAT at hindi lang. Naniniwala kami na ang ganitong gawain ay makakatulong na mapabilis ang takbo ng aming mga pagtuklas sa paghahanap na sagutin ang tanong na "Kami ba ay nag-iisa sa uniberso?".
Ang Search for Extraterrestrial Civilizations (SETI) na proyekto ay naghahanap ng ebidensya ng buhay sa kabila ng Earth sa pamamagitan ng pagsubok na makakita ng mga technosignature, o ebidensya ng teknolohiya na maaaring binuo ng mga extraterrestrial na sibilisasyon. Ang pinakakaraniwang paraan ay ang paghahanap ng mga signal ng radyo.
Ang radyo ay isang mahusay na paraan upang magpadala ng impormasyon sa hindi kapani-paniwalang mga interstellar na distansya. Mga signal ng radyo dumaan sa alikabok at gas na tumatagos sa espasyo sa bilis ng liwanag (mga 20 beses na mas mabilis kaysa sa pinakamahusay na mga rocket). Maraming mga proyekto ng SETI ang gumagamit ng mga antenna upang harangin ang anumang mga signal ng radyo na ayon sa teorya ay maaaring ipadala ng mga extraterrestrial na sibilisasyon.
Sinuri ng pag-aaral na ito ang mga datos na nakuha gamit ang ng Robert C. Byrd Telescope sa Green Bank. Ang layunin ay maglapat ng mga bagong diskarte sa malalim na pag-aaral sa isang klasikong algorithm sa paghahanap upang makagawa ng mas tumpak na mga resulta. Pagkatapos magsimula ng bago algorithm at manu-manong muling pagsusuri ng data upang kumpirmahin ang mga resulta, nakahanap ang mga siyentipiko ng mga senyales na mayroong ilang pangunahing katangian:
- Ang mga signal ay makitid na banda, iyon ay, mayroon silang isang makitid na spectral na lapad, sa pagkakasunud-sunod ng ilang Hz. Karaniwang broadband ang mga signal na dulot ng natural phenomena
- Ang mga signal ay may non-zero drift velocity. Ang pinagmumulan ng signal ay may ilang acceleration na nauugnay sa mga receiver sa Earth at samakatuwid ay hindi lokal sa radio observatory
- Ang mga signal ay malinaw na hindi mula sa Earth. Lumilitaw ang mga signal mula sa celestial source kapag itinutok natin ang teleskopyo sa target, at nawawala kapag inilalayo natin ito. At ang interference ng radyo na nauugnay sa aktibidad ng tao ay kadalasang lumilitaw nang tuluy-tuloy, dahil malapit ang kanilang pinagmulan.
Naniniwala ang mga astronomo mula sa SETI Institute na ang mga resultang ito ay naglalarawan ng kapangyarihan ng paglalapat ng mga modernong pamamaraan ng machine learning at computer vision sa pagpoproseso ng data sa astronomy, at ito ay hahantong sa mga bagong pagtuklas. Ang bagong diskarte sa pagsusuri ay maaaring magbigay-daan sa mga mananaliksik na mas epektibong maunawaan ang data na kanilang kinokolekta at kumilos nang mabilis upang mag-imbestiga muli ng mga bagay.
Mula noong mga eksperimento SETI nagsimula sa Green Bank Observatory noong 1960, tahanan ng teleskopyo na ginamit sa pinakabagong trabaho, ang pag-unlad ay nagbigay-daan sa mga mananaliksik na mangolekta ng mas maraming data kaysa dati. Ang napakaraming dami ay nangangailangan ng mga bagong computational na tool para sa mabilis na pagproseso at pagsusuri upang makita ang mga anomalya na maaaring katibayan ng extraterrestrial intelligence. Ang paggamit ng bagong neural network ay nagbubukas ng bagong pahina sa paghahanap ng extraterrestrial na buhay.
Kawili-wili din: