Los astrónomos han descubierto ocho señales de radio “sospechosas” que, según dicen, pueden ser evidencia de “vida tecnológica más allá de la Tierra”. Fue un equipo de expertos, dirigido por el estudiante Peter Ma de la Universidad de Toronto, quien desarrolló un nuevo algoritmo de inteligencia artificial que les ayudó a detectar las señales durante un examen de 820 estrellas en el Telescopio Green Bank en Virginia Occidental.
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El algoritmo de IA utiliza el aprendizaje automático para diferenciar entre las señales causadas por humanos, como las de los satélites GPS y los teléfonos celulares, y las posibles señales extraterrestres.
Debido a la interferencia, las ocho señales sospechosas no se detectaron en observaciones anteriores que se llevaron a cabo en el telescopio Green Bank.
“Necesitamos distinguir las emocionantes señales de radio en el espacio de las señales de radio sin interés de la Tierra”, declaró Ma en su artículo, publicado en la revista Nature Astronomy a fines del mes pasado.
El investigador afirmó que, si bien las ocho señales no eran evidencia definitiva de vida más allá de la Tierra, su naturaleza inexplicable alimenta teorías de actividad extraterrestre.
El problema clave con cualquier búsqueda de firmas tecnológicas es mirar a través de este enorme pajar de señales para encontrar la aguja que podría ser una transmisión de un mundo alienígena”, explicó. “La gran mayoría de las señales detectadas por nuestros telescopios se originan en nuestra propia tecnología”.
Croft afirmó que las ocho señales podrían provenir de una fuente extraterrestre porque son de una “banda estrecha”. Las señales causadas por humanos, por otro lado, tienden a ser de banda ancha.
Además, las señales tenían una “pendiente”, lo que significa que su origen tenía una aceleración relativa con las antenas y probablemente no provenía de la tierra.
“Están presentes cuando miramos a la estrella y ausentes cuando miramos hacia otro lado, a diferencia de la interferencia local, que generalmente siempre está presente”, dijo Croft. “Las señales [también] cambian de frecuencia con el tiempo de una manera que las hace aparecer lejos del telescopio”.
Cherry Ng, uno de los asesores de investigación de Ma, agregó que los resultados “ilustran dramáticamente el poder de aplicar métodos modernos de aprendizaje automático y visión por computadora a los desafíos de datos en astronomía”.
“La aplicación de estas técnicas a escala será transformadora para la ciencia de la firma tecnológica de radio”, dijo emocionado el experto.
Ma espera usar el algoritmo de IA para examinar más estrellas y una franja más grande de espacio. Eventualmente, quiere expandir el esfuerzo para examinar un millón de estrellas a través del telescopio MeerKAT, ubicado en Sudáfrica.
“Creemos que un trabajo como este ayudará a acelerar el ritmo al que somos capaces de hacer descubrimientos en nuestro gran esfuerzo por responder a la pregunta ‘¿Estamos solos en el universo?’”, declaró.
