Romain
Intelligence Artificielle (IA)
Grâce à une IA, des scientifiques ont découvert 8 signaux d’origine extraterrestre possible dans les données recueillies par un puissant radiotélescope. Pour le moment, il n’est pas possible d’avoir des confirmations.
Crédit : Danny C. Price/Midjourney
Intelligence Artificielle (IA)
Grâce à une intelligence artificielle (IA), huit signaux d’origine extraterrestre possible ont été identifiés dans les données recueillies par un puissant radiotélescope. C’est une découverte potentiellement révolutionnaire, la preuve possible que nous ne sommes pas seuls dans l’Univers, cependant pour le moment il n’est pas possible d’avoir une quelconque confirmation de l’origine. Après la découverte, en fait, grâce à des observations de suivi, les signaux ne se sont pas reproduits. Il n’est pas exclu qu’il puisse s’agir de rares cas d’interférences radio d’origine terrestre, mais l’hypothèse d’une technologie extraterrestre reste d’actualité. Peut-être un vaisseau spatial géant passant devant une étoile ou qui sait quoi.
Pour identifier les huit signaux mystérieux grâce à l’intelligence artificielle, une équipe de recherche internationale dirigée par des scientifiques canadiens de l’Université de Toronto, qui a collaboré étroitement avec des collègues du projet Breakthrough Listen de l’Université de Californie, du Centre international de recherche en radioastronomie de Curtin University (Australie). Les chercheurs ont dévoilé les signaux grâce à un système d’apprentissage automatique développé par le Dr Peter Xiangyuan Ma, professeur aux départements de mathématiques et de physique de l’université canadienne. En termes très simples, le scientifique a formé l’IA à reconnaître des modèles dans les données du radiotélescope et à distinguer / exclure les signaux produits par des événements astrophysiques naturels et les interférences radio d’origine terrestre, telles que celles causées par les téléphones, les fours à micro-ondes, les réseaux WiFi -Fi , satellites, etc.
Après la procédure de formation, le Dr Ma et ses collègues ont subi près de 500 heures d’observations de plus de 800 étoiles capturées par le radiotélescope Robert C. Byrd Green Bank, utilisé par le projet SETI Breakthrough précisément pour traquer les signaux extraterrestres potentiels. L’IA était nettement plus efficace que les anciens algorithmes pour détecter les signaux intéressants, avec 100 fois plus « d’alertes » que celles obtenues avec les méthodes précédentes. Dans le cas précis, l’intelligence artificielle a identifié plus de 20 000 signaux dignes d’intérêt (écrémés sur près de 3 millions de signaux initiaux), contre 200 dans les enquêtes précédentes. Le Dr Ma et ses collègues ont passé au crible manuellement les 20 000 signaux un par un pour trouver ceux les plus proches d’une éventuelle source extraterrestre et, comme indiqué, 8 avaient toutes les caractéristiques recherchées. Ils ont été étiquetés avec l’abréviation MLc1-8, de 1 à 8.
Après avoir identifié les signaux, les chercheurs ont effectué d’autres observations de suivi de la même zone d’origine, mais comme indiqué, n’en ont trouvé aucune trace. Ni les interférences radio non détectées par l’IA ni les sources extraterrestres transitoires, telles que le vaisseau spatial susmentionné, ne peuvent être exclues. Comme expliqué dans The Conversation par le professeur Danny C. Price, co-auteur de l’étude de l’Université Curtin, il est probable que les signaux n’appartiennent pas à des civilisations extraterrestres, mais qu’il s’agisse de formes rares d’interférences radio, mais il ne peut y avoir aucune certitude. . Ce qui est certain, c’est que les techniques d’apprentissage automatique sont de plus en plus appliquées dans la recherche scientifique (mais pas seulement) et deviendront également inestimables pour « chasser » les extraterrestres dans l’espace, permettant d’analyser plus rapidement et avec beaucoup plus de précision l’énorme quantité de données collectées par les télescopes. précision, permettant aux chercheurs d’étudier le plus rapidement possible les signaux dignes d’intérêt.
Bien sûr, ne rien trouver ne veut pas dire qu’il n’y a rien ; en fait, il ne peut être exclu que nous recherchions les mauvais signaux, ou que notre technologie n’ait pas encore une sensibilité suffisante pour collecter les bons signaux depuis l’espace lointain. Les détails de la recherche « Une recherche d’apprentissage en profondeur (deep learning) des technosignatures de 820 étoiles proches » ont été publiés dans la revue scientifique faisant autorité Nature Astronomy.
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