AI-t koolitatakse tulnukate elu jahtima

Alates jäätuvatest ookeanikuudest kuni igaveses öös ühe küljega planeetideni on Kuldvillaku tsoonis lugematu arv kummalisi maailmu – alasid, kus tulnukad võiksid teoreetiliselt areneda. Elu otsimine kosmoses on pikka aega köitnud inimese kujutlusvõimet. Nüüd on teadlastel arvutite väikese abiga paremad võimalused kui kunagi varem leida mürast signaal. 

Tehnosignatuurid ja biosignatuurid

Elu otsingul ruumis on kaks vormi. Ühelt poolt on püüd leida elusolendeid, isegi baktereid või seeni, mis on arenenud teisel planeedil. Ainuüksi tulnukate hallituse fossiilide olemasolul oleks inimese psüühikale sügavad tagajärjed, purustades meie ettekujutused elust, nagu me seda tunneme.

Biosignatuurid on tõendid mis tahes mineviku või praeguse elu kohta, olgu need intelligentsed või ajuvabad. Need ei piirdu ainult jalajälgede ja luudega. Kemikaalid, biokiled, atmosfäärigaasid ja isegi peegeldusomadused kaugelt vaadatuna võib viidata elu olemasolule.

Kuid mõned teadlased otsivad enamat kui amööbid. Maavälise intelligentsi (SETI) otsijad kogu maailmas kuulavad tähelepanelikult tehnosignatuure, arenenud tsivilisatsioonide märke. Need spetsiifilised biosignatuurid võivad hõlmata raadiolaineid, mida raadioteleskoobid - pigem kuulavad kui kosmosesse vaatavad - võivad tuvastada. 

AI liitub meeskonnaga

2023. aasta seisuga pole teadlased tehnosignatuuride kohta tõendeid leidnud, kuid see ei tähenda, et nad ei prooviks. Uued edusammud masinõppes on andnud SETI valdkonnale uue elujõu. 

Stanfordi Fei-Fei Li andis välja tasuta Imageneti, andmebaasi üle 14 miljonit märgistatud pilti, aastal 2009. Paljud teadlased kasutasid seda oma masinõppemudelite väljatöötamiseks. Sellest ajast alates on tehisintellekt (AI) võimaldanud suuri edusamme kõiges alates meditsiinist kuni programmeerimiseni.

AI särab tohutute andmehulkade töötlemisel. Teadlased kasutavad praegu kosmoses elu otsimisel kaugseire meetodeid, mis tähendab, et nad koguvad teavet, mitte füüsilisi proove, nagu kivid, teistelt kuudelt ja planeetidelt. See tähendab ka, et keegi peab kõik andmed läbi sõeluma.

Nagu Mount Everestil kulla otsimine, oleks ka see ülesanne käsitsi tehes vaevarikas. See pole lihtsalt praktiline. Õnneks saab AI-tarkvara otsida signaale, mis teadlaste arvates võivad olla tehnosignatuurid. Masinõppemudelid suudavad analüüsida mineviku signaale ja ennustada, kuidas need peaksid tulevikus kõlama, et tuvastada kõrvalekaldeid, mis võivad pärineda võõrastest maailmadest. 

Insenerid koolitavad algoritme suurte andmekogumite põhjal, et tehisintellekt saaks ära tunda maiste häirete heli, näiteks meie planeedilt tulevaid raadiolaineid. See aitab tarkvaral valehäireid välja filtreerida. Andmeanalüüsi abil on NASA kataloogis üle 5,400 planeedi, millest mõned võivad olla elamiskõlblikud. 

Reaalmaailma rakendused

2023. aasta veebruaris alustasid Los Angelese California ülikooli (UCLA) astronoomid kodanikuteaduse projekti nimega Breakthrough Listen, mis võimaldab avalikkusel vaadata raadiosignaalide pilte. Vabatahtlikud aitavad pilte klassifitseerida võimalike häirete vormidena, aidates välja õpetada AI algoritmi, et vaadata läbi SETI andmed Lääne-Virginiast Green Banki vaatluskeskusest. 

Green Bank on kuulus selle poolest, et ei luba ühelgi elanikul elektroonilisi seadmeid kasutada. Kuna observatooriumi massiivne raadioteleskoop vajab raadiovaikust, ei saa piirkonna elanikud muu hulgas kasutada WiFi-ühendust, mikrolaineahju ega mobiiltelefone. Andmete eksportimine UCLA tehisintellekti projekti võimaldab Green Bankil kasutada kosmoses elu otsimisel täielikult ära ühishanke võimalusi. 

California SETI Instituudi teadlased kaardistasid Salar de Pajonaleses soolakuplites, kristallides ja kivimites elavad mikroobid. See soolane tasane Tšiili Atacama kõrbe ja Altiplano piirkond võib olla hea analoog planeetidele, mis näevad välja viljatud, kuid tegelikult kubisevad elust. 

Rühm tegi koostööd teadlase Freddie Kalaitzisega, et koolitada tehisintellekti mudel, et otsida kõrbes eluga seotud mustreid. Masinõppe ja statistilise ökoloogia kombineerimisel avastasid teadlased, et nad suudavad tuvastada enamiku keskkonnas esinevatest biosignatuuridest. Samuti leidsid nad, et enamik mikroobe oli koondunud piirkondadesse, kus on rohkem vett.

Drooni või satelliidi sees võib seda tüüpi AI-tööriist tuvastada biosignatuure teistel planeetidel. Meeskond kavatseb kaardistada kuivad orud, igikeltsaga kaetud pinnas ja kuumaveeallikad teistes kohtades, et masinõppe mudelit edasi treenida, et kunagi saaks see kosmosemissiooniks valmis.

Teine praktiline tehisintellekti kasutamine on andmete korraldamine järjestatud loenditesse. Teadlased kasutavad masinõpet, et järjestada tähti, mille orbiidil võivad olla paljutõotavad kuud või planeedid. Nad kasutavad neid andmeid SETI projekti läbiviimiseks, kasutades maailma suurimat ühealuselist teleskoopi, Hiina FAST raadioteleskoopi.

AI ja elu otsimine kosmoses

Mõnede vasturääkijate arvates on SETI-uuringud ajaraiskamine, kuna pole veel leitud tõendeid maavälise elu kohta. Kuid tohutute andmete kogumine on inspireerinud teisi teadusharusid selle jälgedes järgima. 

SETI on vähemalt masinõppe valdkonda edasi arendanud ja inspireerinud lugematuid inimesi vaatama elumärke meie planeedilt kaugemale. Parimal juhul leiab see midagi tõeliselt tähelepanuväärset - ja see võib ajaloo kulgu igaveseks muuta. Kui keegi või midagi on väljas, on hea võimalus, et SETI teadlased kuulevad neist esimesena.