Vor etwa 540 Millionen Jahren begannen plötzlich verschiedene Lebensformen aus dem schlammigen Meeresboden des Planeten Erde aufzutauchen. Diese Periode ist als die kambrische Explosion bekannt, und diese aquatischen Lebewesen sind unsere alten Vorfahren.
Alles komplexe Leben auf der Erde hat sich aus diesen Unterwasserlebewesen entwickelt. Wissenschaftler glauben, dass alles, was es brauchte, ein ganz geringfügiger Anstieg des Sauerstoffgehalts im Ozean über einen bestimmten Schwellenwert war.
Wir könnten uns jetzt mitten in einer kambrischen Explosion für künstliche Intelligenz (KI) befinden. In den letzten Jahren gab es eine Reihe unglaublich leistungsfähiger KI-Programme wie z Zwischendurch, DALL-E 2 Und ChatGPT haben die schnellen Fortschritte gezeigt, die wir beim maschinellen Lernen gemacht haben.
KI wird heute in praktisch allen Bereichen der Wissenschaft eingesetzt, um Forscher bei routinemäßigen Klassifizierungsaufgaben zu unterstützen. Es hilft auch unserem Team von Radioastronomen, die Suche nach außerirdischem Leben auszuweiten, und die bisherigen Ergebnisse waren vielversprechend.
Alien-Signale mit KI entdecken
Als Wissenschaftler, die nach Beweisen für intelligentes Leben jenseits der Erde suchen, haben wir ein KI-System entwickelt, das klassische Algorithmen bei Signalerkennungsaufgaben übertrifft. Unsere KI wurde darauf trainiert, Daten von Radioteleskopen nach Signalen zu durchsuchen, die nicht durch natürliche astrophysikalische Prozesse erzeugt werden könnten.
Als wir unsere KI mit einem zuvor untersuchten Datensatz fütterten, entdeckte sie acht interessante Signale, die der klassische Algorithmus übersehen hatte. Um es klar zu sagen, diese Signale stammen wahrscheinlich nicht von außerirdischer Intelligenz und sind eher seltene Fälle von Funkstörungen.
Nichtsdestotrotz sind unsere Ergebnisse – heute veröffentlicht in Naturastronomie— Hervorheben, wie KI-Techniken bei der Suche nach außerirdischer Intelligenz sicher eine weitere Rolle spielen werden.
Nicht so intelligent
KI-Algorithmen „verstehen“ oder „denken“ nicht. Sie zeichnen sich durch Mustererkennung aus und haben sich für Aufgaben wie die Klassifizierung als äußerst nützlich erwiesen – aber sie sind nicht in der Lage, Probleme zu lösen. Sie erledigen nur die Aufgaben, für die sie ausgebildet wurden.
Obwohl die Idee einer KI, die außerirdische Intelligenz erkennt, wie die Handlung eines spannenden Science-Fiction-Romans klingt, sind beide Begriffe fehlerhaft: KI-Programme sind nicht intelligent, und die Suche nach außerirdischer Intelligenz kann keine direkten Beweise für Intelligenz finden.
Stattdessen suchen Radioastronomen nach Radio-„Technosignaturen“. Diese hypothetischen Signale würden auf das Vorhandensein von Technologie und stellvertretend auf die Existenz einer Gesellschaft hinweisen, die in der Lage ist, Technologie für die Kommunikation zu nutzen.
Für unsere Forschung haben wir einen Algorithmus entwickelt, der KI-Methoden verwendet, um Signale entweder als Funkstörungen oder als echte Kandidaten für Technosignaturen zu klassifizieren. Und unser Algorithmus funktioniert besser als wir gehofft hatten.
Was unser KI-Algorithmus macht
Die Suche nach Technosignaturen wird mit der Suche nach einer Nadel im kosmischen Heuhaufen verglichen. Radioteleskope produzieren riesige Datenmengen, und darin sind riesige Mengen an Interferenzen von Quellen wie Telefonen, WLAN und Satelliten enthalten.
Suchalgorithmen müssen in der Lage sein, echte Technosignaturen schnell von „False Positives“ zu trennen. Unser KI-Klassifikator erfüllt diese Anforderungen.
Es wurde von Peter Ma, einem Studenten der University of Toronto und Hauptautor unseres Artikels, entwickelt. Um einen Satz von Trainingsdaten zu erstellen, fügte Peter simulierte Signale in reale Daten ein und verwendete diesen Datensatz dann, um einen KI-Algorithmus namens Autoencoder zu trainieren. Während der Autoencoder die Daten verarbeitete, „lernte“ er, hervorstechende Merkmale in den Daten zu identifizieren.
In einem zweiten Schritt wurden diese Merkmale einem Algorithmus namens Random Forest Classifier zugeführt. Dieser Klassifikator erstellt Entscheidungsbäume, um zu entscheiden, ob ein Signal bemerkenswert ist oder ob es sich nur um Funkstörungen handelt, wodurch im Wesentlichen die „Nadeln“ der Technosignatur vom Heuhaufen getrennt werden.
Nachdem wir unseren KI-Algorithmus trainiert hatten, fütterten wir ihn mit mehr als 150 Terabyte an Daten (480 Beobachtungsstunden) vom Green Bank Telescope in West Virginia. Es identifizierte 20.515 interessante Signale, die wir dann manuell untersuchen mussten. Davon hatten acht Signale die Eigenschaften von Technosignaturen und konnten nicht auf Funkstörungen zurückgeführt werden.
Acht Signale, keine Neuerkennungen
Um diese Signale zu versuchen und zu verifizieren, gingen wir zurück zum Teleskop, um alle acht interessanten Signale erneut zu beobachten. Leider konnten wir bei unseren Nachbeobachtungen keinen davon wiederentdecken.
Wir waren schon einmal in ähnlichen Situationen. Im Jahr 2020 entdeckten wir ein Signal, das sich als schädliche Funkstörung herausstellte. Während wir diese acht neuen Kandidaten überwachen werden, ist die wahrscheinlichste Erklärung, dass sie ungewöhnliche Manifestationen von Funkstörungen waren: keine Außerirdischen.
Leider geht das Thema Funkstörungen nirgendwo hin. Aber wir werden besser gerüstet sein, um damit umzugehen, wenn neue Technologien auftauchen.
Suche eingrenzen
Unser Team hat kürzlich a leistungsstarker Signalprozessor am MeerKAT-Teleskop in Südafrika. MeerKAT verwendet eine Technik namens Interferometrie, um seine 64 Schüsseln zu einem einzigen Teleskop zu kombinieren. Diese Technik ist besser in der Lage, genau zu bestimmen, woher am Himmel ein Signal kommt, wodurch Fehlalarme durch Funkstörungen drastisch reduziert werden.
Wenn es Astronomen gelingt, eine Technosignatur zu entdecken, die nicht als Interferenz erklärt werden kann, würde dies stark darauf hindeuten, dass Menschen nicht die einzigen Schöpfer von Technologie innerhalb der Galaxis sind. Dies wäre eine der tiefgreifendsten Entdeckungen, die man sich vorstellen kann.
Gleichzeitig bedeutet das nicht unbedingt, dass wir die einzige technologisch fähige „intelligente“ Spezies sind, wenn wir nichts entdecken. Eine Nichterkennung könnte auch bedeuten, dass wir nicht nach der richtigen Art von Signalen gesucht haben oder unsere Teleskope noch nicht empfindlich genug sind, um schwache Übertragungen von entfernten Exoplaneten zu erkennen.
Möglicherweise müssen wir eine Empfindlichkeitsschwelle überschreiten, bevor eine kambrische Explosion von Entdeckungen gemacht werden kann. Alternativ sollten wir, wenn wir wirklich allein sind, über die einzigartige Schönheit und Zerbrechlichkeit des Lebens hier auf der Erde nachdenken.
Mehr Informationen:
Peter Xiangyuan Ma et al., Eine Deep-Learning-Suche nach Technosignaturen von 820 nahen Sternen, Naturastronomie (2023). DOI: 10.1038/s41550-022-01872-z
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