人工智能如何帮助寻找外星生命

比尔戴蒙德说：我们的银河系中有 10 到 500 亿个潜在的宜居世界。 这让他的任务有些困难。

戴蒙德先生是美国 SETI 研究所的首席执行官。 字母“Seti”是“搜寻外星智慧生命”的缩写。

“SETI 作为一项努力，正在寻找太阳系之外的科学技术作为生命和智慧的证据，这就像大海捞针一样，”他说。

“我们正在寻找可能非常罕见的东西，并且很难从你同时观察到的背景现象中找到和提取。”

但新的工具正在帮助寻找。 人工智能 (AI) 处理海量数据集和检测异常的能力正在改变对外星智能的搜索。

其中一个项目涉及 SETI 研究所和新墨西哥州美国国家射电天文台之间的合作。 该联邦设施使用无线电频率来研究天体，例如行星、恒星和小行星。

SETI 正在为天文台的核心设施构建并行人工智能软件系统，该系统是… 非常大的阵列。 VLA 建于 1973 年至 1981 年间，由分布在沙漠平原上的 28 个直径 25 米的大型天线盘组成。 想象一下您在人们家中发现的大规模卫星天线。

运行时，人工智能将能够处理捕获的每一位数据——每秒 2 太字节 (TB)。 考虑到这一点，现代笔记本电脑的总存储空间通常约为 1TB。

戴蒙德先生表示，随着他的研究所继续寻找外星生命，人工智能的越来越多的使用已经被证明是“不可或缺的”。

他指出，人工智能使得从外来来源搜索新型无线电信号成为可能。 他解释说，SETI 传统上寻找类似于人类使用的窄带信号。

“但总是有一个问题‘如果有使用宽带的先进天基技术会怎么样？ [radio]“如果是这样的话，我们的传统方法就不起作用了，它在屏幕上看起来就像一堆噪音。”

然而，戴蒙德先生表示，人工智能处理大量数据的能力意味着随着时间的推移，有可能拍摄数百万张雪声图像的“快照”，并开始寻找模式。 “这是一种为研究添加新内容的方法。”

Seti 合作的另一个项目是 突破性的聆听。 该计划得到了超过 1 亿英镑的私营部门资金支持，在广泛的无线电和光学波段扫描了 100 万颗恒星和 100 个星系，以寻找技术生命的证据。

该项目成员之一、多伦多大学学生 Peter Ma 最近开发了一种新的人工智能系统，旨在检查望远镜数据，区分来自外星人的潜在真实信号和干扰。

他的团队通过模拟两种类型的噪音，然后训练他们的人工智能来区分这两种噪音来做到这一点。

例如，马云说，空间信号“只有当我们将望远镜对准它时才会出现……而当我们将它指向远处时就会消失。”

该项目已经确定了常规分析未检测到的八种潜在空间信号。 不过，马先生认为，由于观察结果尚未重复，因此很可能是误报。

人工智能还被用来尝试检测离家更近的更温和的生命迹象。

去年，美国宇航局的毅力号航天器开始从火星上的杰泽罗陨石坑收集样本，如果一切顺利，这些样本将在几年内返回地球。

事实上，科学家相信火星车的夏洛克仪器已经检测到在紫外线下发光的有机化合物。

然而，有机化合物可以通过非生物过程产生，这意味着尚无法确定它们是否来自地球上过去的生命。

但卡内基科学研究所的新研究可能会改变这一切，该研究正在使用人工智能来分析岩石样本，以寻找当前或过去生命的迹象。

研究小组发现，人工智能能够区分以前的生命和非生命材料，准确率约为 90%。

“这是寻找分子生物特征的一种非常新的方法，”联合首席研究员罗伯特·哈森博士说。

“我们使用机器学习通过分析方法来查看所有大量数据，每个样本产生 50 万个数据点。因此，我们正在寻找分子分布中的微妙模式。”