Astrônomos captaram sinais extraterrestres que anteriormente haviam perdido em uma área que pensavam ser desprovida de potencial atividades de alienígenas. Pode ser o primeiro indício de que os humanos não estão sozinhos no universo.
Especialistas liderados pelo estudante da Universidade de Toronto, Peter Ma, usaram um algoritmo com inteligência artificial (IA) para examinar 820 estrelas em uma área que eles não suspeitavam que pudesse ter qualquer atividade potencial. Eles ficaram surpresos com a descoberta, especialmente porque perderam os sinais provisórios anteriormente devido a muita interferência, informou o Daily Mail.
Ma, juntamente com astrônomos do Instituto SETI, Breakthrough Listen e instituições de pesquisa científica em todo o mundo, desenvolveram um novo algoritmo de aprendizado de máquina que pode detectar potenciais sinais extraterrestres do ruído de fundo em nosso planeta.
O algoritmo incluiu aprendizado profundo, um tipo de aprendizado de máquina e IA que imita como os humanos obtêm um certo tipo de conhecimento. O mesmo tipo de IA está por trás dos carros sem motorista da Tesla. Eles ensinaram a máquina a diferenciar o ruído causado pelo homem de potenciais sinais alienígenas.
A máquina não detectou nenhum sinal de rádio da seleção das estrelas coletadas pelo telescópio Robert C. Byrd Green Bank em West Virginia.
No entanto, Ma e seus colegas detectaram oito sinais vindos da área. De acordo com Steve Croft, um cientista do projeto Breakthrough Listen no Green Bank Telescope, o aspecto mais importante de qualquer pesquisa de tecnoassinatura é vasculhar esse vasto palheiro de sinais para encontrar a agulha que pode ser uma transmissão alienígena.
A maioria dos sinais detectados por seus telescópios tem origem em tecnologia própria, como satélites GPS e telefones celulares.
O algoritmo de Peter fornece a eles uma maneira mais eficiente de filtrar o palheiro e localizar sinais com as características esperadas de assinaturas tecnológicas. Os oito sinais extraterrestres detectados em cinco das 820 estrelas estavam localizados entre 30 e 90 anos-luz de distância.
3 razões pelas quais as assinaturas tecnológicas detectadas podem ser sinais de atividades extraterrestres
Os pesquisadores estavam convencidos de que o que detectaram foi como seriam os sinais extraterrestres por vários motivos.
Primeiro, eram bandas estreitas, portanto não eram fenômenos naturais porque os últimos normalmente geram sinais com amplo espectro.
Em segundo lugar, eles também foram equipados com o que é conhecido como ‘inclinação’, indicando que a origem dos sinais estava acelerando em relação às nossas antenas e, portanto, não poderia ter se originado em nosso planeta.
Por fim, eles apareceram em observações de fonte ON em oposição a observações de fonte OFF. A interferência de rádio humana normalmente ocorre em observações de fonte ON e OFF devido à proximidade da fonte.
Croft acrescentou que eles estão presentes quando olham para a estrela e ausentes quando desviam o olhar, ao contrário da interferência local que normalmente está sempre presente.
Além disso, a mudança de frequência dos sinais ao longo do tempo faz com que pareçam distantes do telescópio.
Eles acreditam que isso acelerará o ritmo em que serão capazes de fazer descobertas com seu grande esforço para responder à pergunta: ‘Estamos sozinhos no universo?’
Infelizmente, eles encontraram um problema – após observações subsequentes, eles não detectaram os sinais de rádio novamente.
Os astrônomos estão ansiosos para examiná-los com mais detalhes e determinar se eles são realmente do espaço profundo ou apenas interferência terrestre. Então, eles têm que detectá-los novamente.
No entanto, o novo algoritmo tem um grande potencial para futuras buscas por civilizações extraterrestres.
Cherry Ng, um dos consultores de pesquisa de Ma, disse que os resultados dramáticos demonstram o poder da aplicação de métodos modernos de aprendizado de máquina e visão computacional para desafios de dados em astronomia, resultando em novas detecções e maior desempenho.
A aplicação dessas técnicas em larga escala revolucionará a ciência da tecnoassinatura de rádio.
O estudo foi publicado na revista Nature Astronomy.
(Fonte)
Colaboração: Marcelino Melo
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