El machine learning podría ser una herramienta clave en la búsqueda de vida extraterrestre. Una investigación reciente, liderada por un estudiante universitario de la Universidad de Toronto y apoyada por el Instituto SETI, ha descubierto ocho señales previamente no identificadas.
En este post del blog de Befree comentamos los descubrimientos obtenidos por el estudiante, Peter Ma. ¿Cómo ayuda el machine learning a buscar vida extraterrestre?
¿Qué es el machine learning?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar algoritmos y técnicas que permitan a las computadoras aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente. En otras palabras, el objetivo es que las computadoras puedan realizar tareas complejas sin una programación detallada y específica para cada situación. ¿Cómo ayuda el machine learning a buscar vida extraterrestre?
Su origen están en la década de 1950, cuando se desarrollaron los primeros conceptos y teorías relacionadas con el aprendizaje automático. Sin embargo, no fue hasta los 1990 cuando comenzó a tomar forma y a convertirse en una disciplina en sí misma, gracias a la creciente capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos.
Hoy, las aplicaciones del machine learning son variadas. Abarcan desde la automatización de procesos de negocio hasta la mejora de la experiencia de usuario en aplicaciones móviles. Algunos ejemplos incluyen la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, la personalización de recomendaciones en línea, la detección de fraudes en tarjetas de crédito, la mejora de la eficiencia energética en fábricas y la mejora de la precisión en diagnósticos médicos. Además, ahora podríamos orientar el machine learning a encontrar vida extraterrestre.
La IA, en busca de extraterrestres
El estudio reexaminó los datos tomados con el telescopio Green Bank en Virginia Occidental como parte de una campaña Breakthrough Listen. El objetivo era aplicar nuevas técnicas de aprendizaje profundo a un algoritmo de búsqueda clásico para mejorar los resultados. Tras ejecutar el nuevo algoritmo y revisar manualmente los datos, las señales recién detectadas tenían varias características interesantes, como una anchura espectral reducida, tasas de deriva distintas de cero y aparición sólo en observaciones con fuente ON.
Este estudio demuestra la importancia de utilizar técnicas de aprendizaje automático en la búsqueda de vida extraterrestre. Los algoritmos clásicos pueden resultar anticuados e ineficaces con los conjuntos de datos modernos, mientras que las técnicas de aprendizaje profundo permiten procesar grandes cantidades de información de manera más rápida y precisa. Además, la aplicación de estas técnicas a un conjunto de datos previamente considerado carente de señales interesantes ha resultado en una descubrimiento sorprendente.
Este hallazgo también subraya la capacidad del machine learning para revolucionar la forma en que investigamos el universo. Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos a los ojos humanos, el aprendizaje automático abre la puerta a nuevas formas de exploración y descubrimiento en una amplia gama de campos, incluyendo la astrofísica. Es probable que en el futuro veamos más aplicaciones de aprendizaje automático en la búsqueda de vida extraterrestre, lo que aumentará nuestras posibilidades de encontrar señales interesantes y descubrir nuevos mundos.
Nada definitivo todavía
A pesar de la magnitud de los descubrimientos, es importante tener en cuenta que estas señales no son necesariamente pruebas de vida extraterrestre. Pueden ser causadas por fenómenos naturales o incluso errores en el equipo o los datos. Aun así, estos resultados sugieren que es posible que haya más por descubrir en la búsqueda de vida extraterrestre y que la combinación de técnicas clásicas y de aprendizaje automático puede ser la clave para hacer nuevos descubrimientos.
Además, el machine learning por sí solo no puede garantizar el descubrimiento de vida extraterrestre. La búsqueda de inteligencia extraterrestre es un esfuerzo interdisciplinario que involucra la participación de expertos en astronomía, ciencias planetarias, biología, filosofía y otros campos. El machine learning es solo una herramienta valiosa en la búsqueda de tecnosignaturas, y su éxito depende de la integración con otras técnicas y la interpretación experta.
