외계 생명체를 찾아라: 인공지능이 외계 생명체를 찾는 데 도움을 주다

얼음으로 뒤덮인 바다 달에서 영원한 밤의 한쪽에 있는 행성까지, 외계인이 이론적으로 진화할 수 있는 골드락스 지역에 있는 수많은 이상한 세계가 있습니다. 우주에서 생명을 찾는 것은 오래전부터 인간의 상상력을 사로잡았습니다. 이제 컴퓨터의 도움으로 과학자들은 이전보다 더 나은 기회를 갖게 되었습니다.

테크노신호와 바이오신호

우주에서 생명을 찾는 것은 두 가지 형태를 취합니다. 한 가지에서는 다른 행성에서 진화한 모든 살아있는 것을 찾는 것입니다. 외계의 미생물이나 곰팡이의 단지 존재만으로도 인간의 정신을 깊게 흔들 수 있습니다.

바이오신호는 과거 또는 현재, 지능적이거나 무지능적인 모든 생명의 증거입니다. 발자국이나 뼈만이 아니라 화학물질, 생물막, 대기 가스, 반사 특성 등이 생명의 존재를 나타낼 수 있습니다.

그러나 일부 과학자들은 아메바 이상의 것을 찾고 있습니다. 외계 지적 생명체를 찾는 사람들은 라디오 波를 감지할 수 있는 라디오 망원경을 사용하여 우주를 청취합니다.

인공지능이 합류하다

2023년 현재, 연구자들은 테크노신호의 증거를 발견하지 못했습니다. 그러나 그들이 시도하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 기계 학습의 새로운 발전은 SETI 분야에 새로운 활력을 불어 넣었습니다.

스탠퍼드의 Fei-Fei Li는 2009年に 1,400만 개의 레이블이 붙은 이미지로 구성된 Imagenet을 무료로 공개했습니다. 많은 연구자들이 이를 사용하여 자신의 기계 학습 모델을 개발했습니다. 이후 인공지능은 의학, 프로그래밍 등 모든 분야에서 큰 발전을 이루었습니다.

인공지능은大量의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 과학자들은 현재 우주에서 생명을 찾는 데 원격 감지 방법을 사용하고 있습니다. 즉, 다른 달이나 행성에서 정보를 수집하는 것입니다. 그러나 누군가가 이러한 데이터를 분석해야 합니다.

이 작업은 에베레스트 산에서 금을 찾는 것과 비슷합니다. 수작업으로 하는 것은 거의 불가능합니다.幸い, 인공지능 소프트웨어는 테크노신호라고 생각되는 신호를 찾을 수 있습니다. 기계 학습 모델은 과거의 신호를 분석하여 미래의 신호를 예측할 수 있습니다.

엔지니어들은 알고리즘을大量의 데이터셋으로 훈련시킵니다. 이를 통해 인공지능이 지구의 간섭을 인식할 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어는 거짓 경보를 필터링할 수 있습니다. 데이터 분석의 도움으로 NASA는 5,400개 이상의 행성을 카탈로그화했습니다. 일부는 생명체가 살 수 있는 환경일 수 있습니다.

실제 적용

2023년 2월, UCLA의 천문학자들은 시민 과학 프로젝트인 Breakthrough Listen을 시작했습니다. 이 프로젝트는 일반인들이 라디오 신호의 이미지를 볼 수 있도록 합니다. 자원봉사자들은 이러한 이미지를 잠재적인 간섭으로 분류하는 데 도움을 주고 있습니다. 이를 통해 SETI 데이터를 분석하는 인공지능 알고리즘을 훈련시킬 수 있습니다.

그린 뱅크는 전자 장치를 사용하지 않는 지역으로 유명합니다. 거대한 라디오 망원경이 필요하기 때문에 주민들은 Wi-Fi, 전자레인지, 휴대폰 등을 사용할 수 없습니다. 그린 뱅크의 데이터를 UCLA의 인공지능 프로젝트에 내보내면 시민 과학을 통해 우주에서 생명을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

SETI 연구소의 연구자들은 칠레의 아타카마 사막과 알티플라노 지역에 있는 소금 돔, 결晶, 바위에 사는 미생물들을 연구했습니다. 이 지역은 생명체가 살 수 없는 행성과 비슷합니다.

연구자들은 Freddie Kalaitzis와 협력하여 인공지능 모델을 훈련시켰습니다. 이를 통해 이 지역에서 생명체의 패턴을 찾을 수 있었습니다. 기계 학습과 통계 생태학을 결합하여 연구자들은 대부분의 바이오신호를 обнаруж할 수 있었습니다. 또한 대부분의 미생물은 물이 더 많이 있는 지역에 집중되어 있음을 발견했습니다.

이러한 인공지능 도구는 드론이나 인공위성 안에 들어가면 다른 행성에서 바이오신호를 감지할 수 있습니다. 연구자들은 이 모델을 더 훈련시키기 위해 다른 지역의 건조한 계곡, 영구동토, 온천을 지도화할 계획입니다. 언젠가 우주 임무에 사용될 수 있을 것입니다.

인공지능의 또 다른 실제 적용은 데이터를 순위에 따라 나열하는 것입니다. 과학자들은 기계 학습을 사용하여 행성의 달이나 행성에 대한 순위를 매깁니다. 이를 통해 세계에서 가장 큰 단일 접시 라디오 망원경인 중국의 FAST 라디오 망원경을 사용하여 SETI 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

인공지능과 우주에서 생명체를 찾는 연구

일부 비판가들은 SETI 연구가 시간의 낭비라고 주장합니다. 그러나大量의 데이터를 수집하는 것은 다른 과학 분야에 영향을 미쳤습니다.

최소한의 경우, SETI는 기계 학습 분야를 발전시키고 많은 사람에게 외계 생명체를 찾는 데 동기를 부여했습니다. 최선의 경우, 이는 역사적인 발견이 될 수 있습니다. 만약 외계에 누군가 또는 무언가가 있다면, SETI 연구자들이 먼저 그들을 듣게 될 것입니다.