私の大学のラップトップは遅かったです。 インターネットも役に立ちませんでした。 どちらの事実も、音楽のダウンロードと宇宙人の探索という XNUMX つの重要なタスクから私の気を散らすことはありませんでした。 前者は忍耐の研究であり、氷河のような速度で巻き上げられたトラックであり、後者は(怠惰な)愛の労働でした。 科学者たちは次のような天才的なアイデアを思いつきました 天文データをラップトップに分配する そこでは、スクリーン セーバーがそれらをくまなく調べて、エイリアンの無線信号を見つけることができます。
残念ながら、何も見つかりませんでした。
しかしそれ以来、多くのことが変わりました。 コンピューターはより高速になり、ソフトウェアはより賢くなり、重力波はもちろんのこと、スペクトル全体にわたる天文データの量が爆発的に増加しました。 尋ねてみる価値はあります。データが数年前に天文学者が処理するには多すぎたとしたら、それ以来、私たちはどのような潜在的に革命的な信号を見逃してきたのでしょうか?
で 最近発表されたレポートジョセフ・ラツィオ氏、ジョージ・ジョルゴフスキー氏、カート・カトラー氏、アンドリュー・ハワード氏が率いるカリフォルニア工科大学とNASAのジェット推進研究所の天文学者チームは、時代に合わせて探索戦略を変えない限り、確実なことは分からないと主張している。
地球外知的生命体の探索 (SETI) は無線信号の検出に焦点を当てているのに対し、映画の中でヘッドフォンを付けたジョディ・フォスターを思い浮かべてください。 お問い合わせ—それ以来、私たちは空全体から大量のデータを記録し、無線信号から異常に明るい物体やちらつく物体に至るまで、データを精査して微妙な外れ値を見つけることができるツールを開発しました。
「XNUMX、XNUMX年前には、人工知能と計算技術の爆発的な発展はありませんでした」と、このプロジェクトには関与していないジョージ・メイソン大学の計算社会科学者アナマリア・ベレア氏は言う。 言われ ワイヤード。 「現在では、アーカイブされたデータにも使用できるようになりました。」
このアイデアには XNUMX つの要素があります。まず、主に無線信号からすべてのテクノシグネチャ (つまり、意図的であるかどうかに関係なく、高度な通信から巨大構造物に至るまで、技術文明のあらゆる証拠となる兆候) まで検索範囲を広げましょう。 次に、データ内の異常値や外れ値を見つけるアルゴリズムをトレーニングすることにより、現在および将来のすべての観測でそれらのテクノシグネチャーを検索しましょう。
このようなアプローチの主な利点は、「データに何が含まれているかをデータに教えてもらえる」ことだとチームは書いています。 検索に自分自身の偏見を加える代わりに、単純に検索することができます。 何でも 奇妙だったので、よく見て、なぜ違うのかを考えてみましょう。
研究チームによると、前世紀初頭、マルコーニ、テスラ、エジソンは全員、火星からの無線信号を検出したと信じていたという。 彼らは賢明でしたが、間違っていました。 彼らの判断は、科学的および技術的な限界、つまり検出された帯域内の信号が地球の大気を通過できないことを知らなかったということ、そして当時火星に対する国民の強い関心があったという文化的な偏見によって曇っていました。
SETI はリソースとデータの入手可能性に制約を受けており、偏見にも悩まされています。 天文学者は、限られた範囲の機器に対して限られた数の探索しか行うことができなかったので、どの調査ラインが最も価値があるかを判断する必要がありました。 一般に、仮定には、テクノロジー文明が、私たちが理解できる方法でコード化された「20世紀半ばのテクノロジーを使用して」他の文明に信号を送ることを選択するという考えが含まれています。
「まだ解読も翻訳もされていない古代文書や中世文書の存在など、人間の文化の多様性を考慮すると、そのような偏ったアプローチの成功の可能性を疑う理由があります」と研究チームは言う。
新しい報告書はこれらのアプローチを否定していません。無線信号は依然として宇宙人を追い詰める優れた方法です。 まだ表面をなぞっただけですしかし報告書は、新しいデータによって調査範囲が広がり、新しいツールが本質的な人間中心主義を減らすのに役立つ可能性があるとも示唆しています。
意図的かどうかに関わらず、私たちはどのようなテクノシグネチャーに注目すべきでしょうか? この報告書は、無線信号を超えて、レーザー、巨大構造物、変調クェーサー、太陽の周りの軌道上、または月や惑星の表面に人知れず存在する探査機などについても詳しく調べています。
たとえば、広視野赤外線測量探査機 (WISE) 宇宙望遠鏡は、ダイソン球の理論上の熱痕跡を探索するのに理想的な赤外線波長での詳細な全天測量を完了しました。 科学者たちは長い間、高度な文明がエネルギーを採取するために、故郷の星をこれらの巨大構造物で囲むことを選択する可能性があると提案してきました。
もちろん、誰もがこのことを考えたのはこれが初めてではありません 天文学における AI の使用。 それどころか、AI には銀河を分類し、系外惑星を選び出す長い歴史があります。 科学者たちは最近、ブラックホールの史上初の画像を鮮明にするためにそれを使用しました。 SETIは機械学習も採用しています 無線信号を探しています。 ここでの新しいアイデアは、たとえ何を探しているのか分からない場合でも、持っているものすべてを徹底的に調べることです。
標準の免責事項が適用されます。AI もバイアスの影響を受けます。 この場合、それは設計者の仮定と供給されるデータによってのみ決まります。 複数のモデルの展開とテストに加えて、情報を慎重に準備することが重要であるとチームは書いています。
それでも、最終決定権を持つのは天文学者であり、モデルが吐き出した異常値を精査することになる。 これらは、何らかの新しい現象によって自然に引き起こされたものである可能性があり、現在でも価値があるものであるか、運が良ければ別の文明の痕跡である可能性があります。 双方にとって有利です。
今後の空の調査では、処理すべき空全体のデータの山がさらに増えるだけです。 の ヴェラC.ルービン天文台 チリでは、私たちの銀河系にある数十億の天体を長期にわたって観測することになるでしょう。 そして、バイオシグネチャーのより広範な検索 - の証拠 どれか どんなにシンプルであっても、人生はジェームズ・ウェッブと将来の望遠鏡によって熱くなっています 系外惑星の大気の分析を開始する.
「私たちは現在、空を何度も何度もカバーする、あらゆる波長での空の調査から得た膨大なデータセットを持っています」とジョルゴフスキーは語った。 「これまで、空についてこれほど多くの情報が得られたことはありませんでした。私たちはそれを探索するためのツールを持っています。」
画像のクレジット: ESO/S. ブルニエ
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