Desde hace décadas, los científicos se afanan por encontrar alguna prueba que demuestre que no estamos solos en el Universo. En su larga búsqueda de vida fuera de la Tierra, han estudiado planetas y lunas, analizado señales de estrellas lejanas y buscado firmas biológicas o tecnológicas en la inmensidad del espacio. Pero hasta ahora todo ha sido en vano. Si realmente hay alguien ‘ahí fuera’, no conseguimos encontrarlo. Y ello a pesar de que la mayoría de los intentos se han llevado a cabo solo en nuestra propia galaxia, una isla de estrellas en medio de miles de millones de islas parecidas, que se extienden por todas partes, hasta donde los instrumentos son capaces de ver. Las respuestas al porqué no hemos tenido suerte son muy variadas. Y van desde la inmensidad de nuestra Vía Láctea, de la que apenas hemos explorado una mínima parte, a una tecnología insuficiente y que sólo ahora empieza a ser adecuada para hallar una respuesta. Los telescopios y demás instrumentos científicos, en efecto, llevan décadas generando una ingente cantidad de datos, y los algoritmos de los primeros días de la informática se vieron ampliamente superados, incapaces de procesar conjuntos de datos tan enormes. Por lo tanto, es posible que entre los billones de datos recopilados durante tanto tiempo se oculte la señal que estábamos esperando, y que sencillamente no hayamos sido capaces de identificarla. Para comprobarlo, un equipo de científicos del célebre Instituto SETI, bajo la dirección de Peter Ma, de la Universidad de Toronto, decidió utilizar un sistema de Inteligencia Artificial para analizar los datos ya estudiados con anterioridad de un conjunto de estrellas cercanas. Y para su sorpresa, Ma y sus colegas encontraron hasta ocho ‘señales de interés’ que no habían sido detectadas previamente . La investigación se publicó hace apenas unas semanas en ‘Nature Astronomy’. Noticia Relacionada estandar No Una inteligencia artificial podría ser la primera en encontrar señales extraterrestres José Manuel Nieves El Instituto SETI activa una serie de algoritmos de aprendizaje automático para filtrar la enorme cantidad de datos generados en las observaciones de los telescopios «En total -explica Peter Ma- buscamos entre 150 TB de datos de 820 estrellas cercanas, un conjunto de datos que ya se había analizado previamente en 2017 con técnicas clásicas y etiquetado después como desprovisto de señales interesantes. Ahora, estamos escalando este esfuerzo de búsqueda a 1 millón de estrellas más. Creemos que un trabajo como este ayudará a acelerar la velocidad a la que podemos hacer descubrimientos en nuestro gran esfuerzo por responder a la pregunta ‘¿estamos solos en el Universo?’». La búsqueda de inteligencia extraterrestre (SETI) trata de hallar signos de inteligencia más allá de la Tierra intentando detectar firmas tecnológicas que podrían haber sido desarrolladas por civilizaciones extraterrestres. La técnica más común es la búsqueda de señales de radio. La radio es una gran forma de enviar información a través de las grandes distancias que separan las estrellas; atraviesa rápidamente el polvo y el gas que impregnan el espacio, y lo hace a la velocidad de la luz (unas 20.000 veces más rápido que nuestros mejores cohetes). Por eso, muchos esfuerzos de SETI usan antenas para escuchar cualquier señal de radio que los extraterrestres puedan estar transmitiendo. De banda estrecha En su estudio, Ma y su equipo volvieron a examinar los datos tomados con el telescopio Green Bank, en Virginia. El objetivo era aplicar nuevas técnicas de aprendizaje profundo a un algoritmo de búsqueda clásico para obtener resultados más rápidos y precisos. Después de ejecutar el nuevo algoritmo y volver a examinar manualmente los datos para confirmar los resultados, aparecieron ocho ‘señales de interés’, previamente ignoradas y que tenían varias características clave, entre ellas que eran de banda estrecha, lo que significa que tenían un ancho espectral estrecho, del orden de unos pocos Hz. Las señales provocadas por fenómenos naturales suelen ser de banda ancha. Según Cherry Ng, coautor de la investigación, «estos resultados ilustran de forma dramática el poder de aplicar métodos modernos de aprendizaje automático y visión por computadora a los desafíos de datos en astronomía, lo que resulta tanto en nuevas detecciones como en un mayor rendimiento. La aplicación de estas técnicas a gran escala será transformadora para la ciencia de la firma tecnológica de radio». MÁS INFORMACIÓN noticia No El ADN de un hombre de hace 23.000 años sugiere que la península ibérica fue un refugio aislado en la Edad de Hielo noticia Si Un experimento consigue, por primera vez, diluir la nebulosa frontera entre la Química y la Mecánica cuántica El volumen masivo de datos disponibles requiere nuevas herramientas que puedan analizarlos y procesarlos rápidamente para identificar anomalías que podrían ser la tan buscada evidencia de inteligencia extraterrestre. Puede que no quede ya tanto tiempo para que consigamos responder a la pregunta de si realmente estamos solos en el Universo.
