Los algoritmos que se utilizaban antiguamente han sido sustituidos por otros mucho más eficientes.
Ahora, un estudio reciente publicado en Nature Astronomy, dirigido por el estudiante de licenciatura de la Universidad de Toronto Peter Ma e investigadores del Instituto SETI, Breakthrough Listen y otras instituciones científicas, utilizó el aprendizaje profundo para analizar un conjunto de datos previamente estudiado de estrellas cercanas. Este nuevo enfoque descubrió ocho señales de interés no descubiertas anteriormente.
«En total, hemos buscado en 150 TB de datos de 820 estrellas cercanas, en un conjunto de datos en el que se había buscado previamente en 2017 mediante técnicas clásicas, pero que se etiquetó como carente de señales interesantes», dijo Peter Ma, autor principal. «Estamos escalando este esfuerzo de búsqueda a 1 millón de estrellas con el telescopio MeerKAT y más allá. Creemos que trabajos como este ayudarán 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?»».
La búsqueda de inteligencia extraterrestre busca pruebas de inteligencia extraterrestre originada más allá de la Tierra tratando de detectar tecnosignaturas, o pruebas de tecnología, que podrían haber desarrollado civilizaciones alienígenas. La técnica más común es la búsqueda de señales de radio. La radio es un medio excelente para enviar información a través de las increíbles 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). Muchas iniciativas SETI utilizan antenas para escuchar a escondidas las señales de radio que puedan estar transmitiendo los extraterrestres.
Desde 1960
Desde que comenzaron los experimentos SETI en 1960 con el Proyecto Ozma de Frank Drake en el Observatorio de Greenbank, un lugar que ahora alberga el telescopio utilizado en este último trabajo, los avances tecnológicos han permitido a los investigadores recopilar más datos que nunca. Este volumen masivo de datos requiere nuevas herramientas informáticas para procesarlos y analizarlos rápidamente con el fin de identificar anomalías que podrían ser pruebas de inteligencia extraterrestre. Este nuevo enfoque de aprendizaje automático está abriendo nuevos caminos en la búsqueda de respuestas a la pregunta «¿estamos solos?».
