Os algoritmos de aprendizado de máquina estão revolucionando a busca por inteligência extraterrestre (SETI), permitindo que os cientistas analisem vastos volumes de dados cósmicos em busca de sinais de vida com maior eficiência do que nunca.
No entanto, à medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais integral em nossas vidas e na ciência, ela também introduz desafios e complexidades no processo de contato com civilizações alienígenas.
Por mais de seis décadas, os cientistas têm vasculhado o cosmos em busca de sinais de vida extraterrestre, mas até o momento, o palheiro cósmico se mostrou esquivo demais. O espaço é vasto, repleto de estrelas e frequências de rádio, tornando a busca por vida alienígena uma tarefa formidável.
A IA, que se baseia em algoritmos de aprendizado de máquina altamente especializados, agora desempenha um papel crucial no SETI. Para entender como a IA está auxiliando nessa busca, é útil comparar o desafio com a metáfora da agulha em um palheiro, conforme descrito pelo astrônomo e pesquisador do SETI, Eamonn Kerins, da Universidade de Manchester.
“Basicamente, você trata os dados como se fossem o feno”, disse Kerins ao portal Space.com. “Em seguida, você pede ao algoritmo de aprendizado de máquina que lhe diga se há algo nos dados que não seja feno e que, com sorte, seja a agulha no palheiro – a menos que haja outras coisas no palheiro também.”
"A abordagem consiste em tratar os dados cósmicos como o feno e, em seguida, empregar algoritmos de aprendizado de máquina para identificar qualquer sinal que não seja apenas “feno”. O treinamento desses algoritmos envolve a inserção de sinais conhecidos, como interferência de radiofrequência (RFI) humana, e a instrução do algoritmo para identificá-los.
O uso de algoritmos de aprendizado de máquina na busca por sinais de vida alienígena já demonstrou resultados promissores.
“Recentemente, houve tentativas de examinar alguns dos dados do Breakthrough Listen com um algoritmo de aprendizado de máquina”, disse Kerins. “Os dados já haviam sido examinados com bastante cuidado anteriormente por meios mais convencionais, mas ainda assim o algoritmo foi capaz de captar novos sinais depois de ser treinado com o material que conhecemos.”
Um projeto liderado por Steve Croft, astrônomo do projeto Breakthrough Listen SETI da Universidade da Califórnia, em Berkeley, utilizou algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados de 820 estrelas observadas pelo radiotelescópio de 100 metros do Green Bank Observatory, na Virgínia Ocidental.
O algoritmo identificou oito sinais que não correspondiam a nenhuma interferência humana conhecida, embora ainda não tenham sido confirmados como sinais de vida extraterrestre.
Esses resultados ilustram como os algoritmos de aprendizado de máquina estão revolucionando o SETI, permitindo que os cientistas processem grandes volumes de dados cósmicos e identifiquem potenciais sinais de vida com mais rapidez e precisão do que nunca.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser classificados em duas categorias: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. O primeiro envolve o treinamento do algoritmo com base em dados rotulados, enquanto o segundo permite que o algoritmo descubra padrões por conta própria.
O aprendizado não supervisionado é particularmente interessante, pois possibilita que a IA identifique características significativas sem interferência humana.
“Com uma abordagem totalmente não supervisionada, você simplesmente joga todos os dados, mexe a panela e deixa o algoritmo descobrir sozinho”, disse Croft.
Um exemplo notável desse poder está no projeto liderado por Adam Lesnikowski da NVIDIA, que usou aprendizado de máquina não supervisionado para detectar objetos artificiais na lua. O algoritmo identificou com sucesso o módulo de pouso lunar Apollo 15 na superfície lunar, demonstrando a capacidade da IA de discernir padrões complexos.
Além de melhorar a busca por vida extraterrestre, a IA também pode ser aplicada na busca por artefatos alienígenas em nosso próprio sistema solar. A ideia de utilizar espaçonaves equipadas com IA para procurar sondas ou artefatos deixados por civilizações tecnológicas alienígenas é uma possibilidade empolgante.
O aprendizado não supervisionado oferece a vantagem de processar dados em tempo real, acelerando a detecção de anomalias.
Enquanto os algoritmos de aprendizado de máquina já estão proporcionando avanços notáveis no SETI, a perspectiva de alcançar a inteligência artificial geral (AGI) é ainda mais promissora. A AGI seria capaz de abordar questões complexas de maneiras que os seres humanos não podem conceber.
Isso poderia revolucionar o SETI, permitindo que a IA imagine novas estratégias de busca e interprete diferentes formas de comunicação extraterrestre.
“Seria capaz de mapear todos os tipos de possibilidades de como a linguagem e a comunicação podem ser transmitidas por meio de sinais”, disse Kerins. “Poderá ser capaz de consumir vastos catálogos astronômicos e decidir sobre estratégias ópticas de como e onde procurar.”
Steve Croft concorda com o otimismo de Kerins. “Espero que a IA evolua até o estágio em que possamos pedir que ela tire as vendas e imagine, a partir de tudo o que sabe sobre física, biologia, química e exoplanetas.”
No entanto, a criação de uma AGI também traz desafios. A comunicação direta com uma IA altamente avançada pode ser complexa, e os humanos podem precisar de tradutores intermediários para compreender as informações fornecidas pela AGI.
“Talvez seja muito difícil nos comunicarmos diretamente com ela”, disse Kerins. “Talvez tenhamos uma hierarquia de tradutores e, no topo dessa hierarquia, uma inteligência que decidiria sobre maneiras muito mais inteligentes de procurar no SETI. Se ela fizer contato, como isso será filtrado até as inteligências biológicas, os caras estúpidos, nós?”
A filtragem de informações e a simplificação da comunicação podem se tornar necessárias para tornar a troca de dados compreensível para seres humanos.
Em resumo, a IA está desempenhando um papel transformador na busca por vida extraterrestre, acelerando nossa capacidade de analisar dados cósmicos em busca de sinais de vida. Enquanto os desafios associados à AGI são reais, as possibilidades de avançar na busca por inteligência extraterrestre são emocionantes.
À medida que continuamos a explorar os limites do espaço e da IA, é importante lembrar que, se algum dia encontrarmos sinais de vida alienígena, agradeceremos à inteligência artificial por sua contribuição inestimável para essa descoberta.
