A Inteligência Artificial Está Sendo Treinada para Caçar Vida Alienígena

De luas oceânicas congeladas a planetas com um lado em noite perpétua, existem inúmeros mundos estranhos na Zona Goldilocks — áreas onde alienígenas poderiam, teoricamente, evoluir. A busca por vida no espaço tem fascinado a imaginação humana por muito tempo. Agora, com um pouco de ajuda dos computadores, os cientistas têm uma melhor chance do que nunca de encontrar um sinal no ruído.

Assinaturas Tecnológicas e Biossinaturas

A busca por vida no espaço assume duas formas. Por um lado, é a busca por qualquer coisa viva, mesmo bactérias ou fungos, que tenha evoluído em outro planeta. A mera presença de fósseis de mofo alienígena teria consequências profundas para a psique humana, despedaçando concepções de vida como a conhecemos.

Biossinaturas são evidências de vida passada ou presente, inteligente ou sem cérebro. Elas não se limitam a pegadas e ossos. Substâncias químicas, biofilmes, gases atmosféricos e até recursos de reflexão vistos de longe poderiam indicar a presença de vida.

Mas alguns cientistas estão procurando por mais do que amebas. Os entusiastas da busca por inteligência extraterrestre (SETI) em todo o mundo ouvem atentamente por assinaturas tecnológicas, sinais de civilizações avançadas. Essas biossinaturas específicas poderiam incluir ondas de rádio, que os radiotelescópios — que ouvem, em vez de olhar, para o espaço — poderiam detectar.

A Inteligência Artificial Se Juntou à Equipe

Até 2023, os pesquisadores não encontraram evidências de assinaturas tecnológicas, mas isso não significa que não estejam tentando. Novos avanços na aprendizagem de máquina deram ao campo da SETI um vigor renovado.

Fei-Fei Li, da Stanford, lançou o Imagenet gratuito, um banco de dados de mais de 14 milhões de imagens rotuladas, em 2009. Muitos pesquisadores usaram-no para desenvolver seus próprios modelos de aprendizagem de máquina. Desde então, a inteligência artificial (IA) permitiu grandes avanços em tudo, desde medicina até programação.

A IA brilha quando se trata de processar vastos conjuntos de dados. Os cientistas atualmente usam métodos de sensoriamento remoto na busca por vida no espaço, o que significa que estão coletando informações — em vez de amostras físicas, como rochas — de outras luas e planetas. Isso também significa que alguém tem que vasculhar todos os dados.

Como peneirar ouro no Monte Everest, a tarefa seria um esforço hercúleo quando feita à mão. Simplesmente não é prático. Felizmente, o software de IA pode procurar por sinais que os pesquisadores acham que poderiam ser assinaturas tecnológicas. Modelos de aprendizagem de máquina podem analisar sinais passados e prever como eles devem soar no futuro para detectar anomalias que poderiam vir de mundos alienígenas.

Os engenheiros treinam algoritmos em grandes conjuntos de dados para que a IA possa reconhecer o som de interferência terrestre, como ondas de rádio que vêm do nosso próprio planeta. Isso ajuda o software a filtrar falsos alarmes. Com a ajuda da análise de dados, a NASA catalogou mais de 5.400 planetas, alguns dos quais podem ser habitáveis.

Aplicações no Mundo Real

Em fevereiro de 2023, astrônomos da Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA) começaram um projeto de ciência cidadã chamado Breakthrough Listen que permite que membros do público vejam imagens de sinais de rádio. Voluntários estão ajudando a classificar as imagens como possíveis formas de interferência, ajudando a treinar um algoritmo de IA para analisar dados da SETI do Observatório Green Bank, Virgínia Ocidental.

Green Bank é famoso por não permitir que nenhum residente use dispositivos eletrônicos. Como o telescópio de rádio do observatório precisa, bem, silêncio de rádio, os residentes na área não podem usar Wi-Fi, micro-ondas ou celulares, entre outras coisas. Exportar seus dados para o projeto de IA da UCLA permite que Green Bank aproveite ao máximo a crowdsourcing na busca por vida no espaço.

Pesquisadores do Instituto SETI na Califórnia mapearam os micróbios que vivem em domos de sal, cristais e rochas no Salar de Pajonales. Essa planície salgada que atravessa o Deserto de Atacama e a região de Altiplano pode ser um bom análogo para planetas que parecem estéreis, mas estão realmente cheios de vida.

O grupo se uniu ao pesquisador Freddie Kalaitzis para treinar um modelo de IA para procurar padrões associados à vida no deserto. Combinando aprendizagem de máquina e ecologia estatística, os pesquisadores descobriram que podiam detectar a maioria das biossinaturas presentes no ambiente. Eles também descobriram que a maioria dos micróbios estava concentrada em áreas com mais água disponível.

Dentro de um drone ou satélite, essa ferramenta de IA pode detectar biossinaturas em outros planetas. A equipe planeja mapear vales secos, solo coberto de permafrost e nascentes de água quente em outras localizações para treinar o modelo de aprendizagem de máquina ainda mais, para que um dia possa estar pronto para uma missão espacial.

Outro uso prático para a IA é organizar dados em listas classificadas. Os cientistas estão usando a aprendizagem de máquina para classificar estrelas que podem ter luas ou planetas promissores em sua órbita. Eles usarão esses dados para realizar um projeto da SETI usando o maior telescópio de rádio de único prato do mundo, o telescópio de rádio FAST da China.

A Inteligência Artificial e a Busca por Vida no Espaço

Para alguns céticos, a pesquisa da SETI é uma perda de tempo, pois ainda não produziu evidências de vida extraterrestre. Mas a coleta de grandes quantidades de dados inspirou outras áreas da ciência a seguir seus passos.

No mínimo, a SETI avançou o campo da aprendizagem de máquina e inspirou inúmeras pessoas a olhar além do nosso planeta em busca de sinais de vida. No melhor dos casos, ela encontrará algo verdadeiramente notável — e poderia mudar para sempre o curso da história. Se alguém ou algo estiver lá, há uma boa chance de que os pesquisadores da SETI sejam os primeiros a ouvir deles.