Inteligência Artificial detecta sinais estranhos em dados de rádio
(Foto: Shutterstock)
Algoritmo de Inteligência Artificial criado por cientistas na Austrália, detectou sinais de rádio estranhos no universo
Nos últimos anos, uma explosão de programas de Inteligência Artificial (IA) incrivelmente capazes, como Midjourney, DALL-E 2 e ChatGPT, mostrou o rápido progresso que a ciência alcançou no aprendizado de máquina. Agora, a IA é usada em praticamente todas as áreas de pesquisa para ajudar os cientistas com tarefas de classificação de rotina.
Segundo o astrofísico Danny Price, em um artigo de sua autoria publicado no site The Conversation, a IA também está ajudando radioastrônomos a ampliar a busca por vida extraterrestre, e os resultados até agora têm sido promissores.
“Como cientistas em busca de evidências de vida inteligente além da Terra, construímos um sistema de IA que supera os algoritmos clássicos em tarefas de detecção de sinais”, relatou Price, que é pesquisador sênior na Universidade Curtin, na Austrália. “Nossa IA foi treinada para pesquisar através de dados de radiotelescópios por sinais que não poderiam ser gerados por processos astrofísicos naturais”.
Ele conta que, quando sua equipe alimentou a IA com um conjunto de dados previamente estudado, o sistema descobriu oito sinais de interesse que o algoritmo clássico perdeu.
Para ser claro, esses sinais provavelmente não são de inteligência extraterrestre, e são mais provavelmente casos raros de interferência de rádio”.
No entanto, essas descobertas — publicadas segunda-feira (30) na revista Nature Astronomy — “destacam como as técnicas de IA certamente vão desempenhar um papel contínuo na busca por inteligência extraterrestre”, disse Price.
Inteligência Artificial não é tão inteligente assim
Price explica que os algoritmos de IA não “entendem” ou “pensam”. Eles se destacam no reconhecimento de padrões e provaram ser extremamente úteis para tarefas como classificação, mas não têm a capacidade de resolver problemas.
Eles só fazem as tarefas específicas para as quais foram treinados”. Assim, embora a ideia de uma IA detectando inteligência extraterrestre soe como o enredo de um emocionante filme de ficção científica, para o astrofísico, ambos os termos são falhos: “os programas de IA não são inteligentes e as pesquisas por inteligência extraterrestre não conseguem encontrar evidências diretas de inteligência”.
Em vez disso, os radioastrônomos procuram “tecnoassinaturas” de rádio. Esses sinais hipotéticos indicariam a presença de tecnologia e a existência de uma sociedade com a capacidade de aproveitar a tecnologia para a comunicação.
Para nossa pesquisa, criamos um algoritmo que usa métodos de IA para classificar os sinais como sendo interferência de rádio ou um candidato genuíno à assinatura tecnológica”, revelou Price. “E nosso algoritmo está tendo um desempenho melhor do que esperávamos”.
O que o algoritmo de IA desenvolvido por Price faz
Segundo o pesquisador, os radiotelescópios produzem enormes volumes de dados, e nele há enormes quantidades de interferência de fontes como telefones, Wi-Fi e satélites. Os algoritmos de pesquisa precisam ser capazes de filtrar assinaturas tecnológicas reais de “falsos positivos” — e fazer isso rapidamente.
Nosso classificador de IA atende a esses requisitos. Foi concebido por Peter Ma, um estudante da Universidade de Toronto e principal autor do nosso artigo. Para criar um conjunto de dados de treinamento, Peter inseriu sinais simulados em dados reais e, em seguida, usou esse conjunto de dados para treinar um algoritmo de IA chamado autocodificador”.
À medida que o autocodificador processava os dados, segundo Price, ele “aprendia” a identificar características manifestadas nos dados. Em uma segunda etapa, esses recursos foram alimentados com um algoritmo chamado classificador de floresta aleatória. “Este classificador cria árvores de decisão para decidir se um sinal é digno de nota, ou apenas interferência de rádio”.
Depois de treinar o algoritmo de IA, a equipe de Price alimentou mais de 150 terabytes de dados (480 horas de observação) do Telescópio Green Bank, na Virgínia Ocidental. Foram identificadas 20.515 sinais de interesse, que tiveram que ser inspecionados manualmente. “Destes, oito sinais tinham as características de assinaturas tecnológicas e não podiam ser atribuídos à interferência de rádio”, disse o pesquisador.
Já estivemos em situações semelhantes antes. Em 2020, detectamos um sinal que acabou sendo uma interferência de rádio perniciosa. Embora monitoremos esses oito novos candidatos, a explicação mais provável é que eles eram manifestações incomuns de interferência de rádio: não alienígenas”.
Fonte: Olhar Digital
