LOS ÁNGELES.— Científicos de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) desarrollan una herramienta de inteligencia artificial para acelerar la búsqueda de evidencia de civilizaciones extraterrestres y para ello recurren al público, que con una computadora o un teléfono celular puede ayudar, dijo Jean-Luc Margot, líder del proyecto.
El equipo de Margot, profesor de Ciencias de la Tierra, Planetarias y Espaciales, analiza señales de radio para distinguir entre las procedentes de fuentes locales, como sistemas de telecomunicación y radares, y las de origen extraterrestre.
De las originadas en el espacio profundo, busca discernir entre las causadas por fenómenos naturales, como cuásares y supernovas, y las que pudieron generarse por medios técnicos. Los astrónomos llaman estas últimas “firmas tecnológicas”.
“Esencialmente estamos buscando otros ingenieros allá afuera en la galaxia”, declaró Margot.
El proyecto se basa en ondas radiales debido a que “es muy fácil generarlas, se esparcen a la velocidad de la luz y el universo es muy transparente a ellas, lo que las hace muy buenas para la comunicación” a escala espacial.
En búsqueda de Inteligencia Extraterrestre
Desde 2016 el equipo de UCLA usa el Telescopio Green Bank en Virginia Occidental, el mayor radiotelescopio totalmente orientable del mundo, para captar emisiones de estrellas y sistemas planetarios.
“Hemos sondeado unas 41,000 estrellas y detectado alrededor de 64 millones de señales”.
El 99.8% se ha clasificado por el sistema computacional del proyecto como interferencia radial de origen humano, lo que aún deja cientos de miles de las señales más prometedoras que deben examinarlas personas.
Nueva herramienta que el equipo desarrolla con ayuda del público se propone agilizar la búsqueda. El programa SETI (Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre) de UCLA convocó el 14 de febrero a cualquier persona que lo desee a colaborar en la clasificación de las señales. Para ello solo se necesita una computadora o un teléfono inteligente.
Después de ver un breve tutorial en la página de la plataforma de investigación de Zooniversee, a los voluntarios se les pide que examinen imágenes de ondas de radio y contesten preguntas sencillas, por ejemplo si están orientadas vertical u horizontalmente.
A continuación deben elegir entre un conjunto de ilustraciones de tipos comunes de interferencia radial aquélla que mejor corresponda a la señal que analizaron.
Con ello los investigadores buscan generar algoritmos (conjuntos de instrucciones precisas) de inteligencia artificial que discriminen con mayor eficiencia las señales, para obtener señales más interesantes.
“La herramienta de inteligencia artificial que estamos construyendo con ayuda de científicos ciudadanos automáticamente reconocerá y eliminará las clases más persistentes de interferencia, y acelerará nuestra búsqueda porque podremos enfocarnos en las señales más interesantes”, dijo Margot.