Yabancı Hayat için Avda AI

Dondurucu okyanus aylerinden, bir tarafı sürekli gece olan gezegenlere kadar, Goldilocks Bölgesi’nde – teorik olarak, uzaylıların evrimleşebileceği alanlarda – sayısız yabancı dünya vardır. Uzayda hayat arama konusu, uzun süredir insan hayal gücünü cezbetmiştir. Şimdi, bilgisayarların biraz yardımıyla, bilim insanları gürültüde bir sinyal bulma şansına daha önce hiç olmadığı kadar sahipler.

Technosignatures ve Biosignatures

Uzayda hayat arama iki forma sahiptir. Bir yandan, başka bir gezegende evrimleşmiş herhangi bir canlı şeyi, hatta bakteri veya mantarı bulma arayışı vardır. Yabancı küf fosillerinin varlığı, hayat hakkında bildiklerimizi derinden sarsacaktır.

Biosignatures, geçmişte veya şimdi, zeki veya akılsız, herhangi bir hayatın kanıtlarıdır. Sadece ayak izleri ve kemikler ile sınırlı değillerdir. Kimyasallar, biyofilmler, atmosferik gazlar ve hatta uzaklardan görünen yansıma özellikleri uzaklardan görünen özellikler hayatın varlığını gösterebilir.

Ancak bazı bilim insanları amiplerden daha fazlasını arıyorlar. Dünya dışı zeka (SETI) araştırmacıları, technosignatures, yani gelişmiş uygarlıkların işaretlerini dinliyorlar. Bu özel biosignatures, radyo dalgalarını içerebilir, ki radyo teleskopları – uzaya bakmak yerine dinlemek – bunları tespit edebilir.

AI Takıma Katılıyor

2023 itibariyle, araştırmacılar technosignatures’in hiçbir kanıtını bulamadılar, ancak bu onların denemeyeceği anlamına gelmiyor. Makine öğrenimi alanındaki yeni gelişmeler, SETI alanına yeni bir enerji kazandırdı.

Stanford’un Fei-Fei Li, 2009’da ücretsiz Imagenet’i, 14 milyondan fazla etiketlenmiş görüntü veritabanını yayınladı. Birçok araştırmacı bunu kullanarak kendi makine öğrenimi modellerini geliştirdi. O zamandan beri, yapay zeka (AI) tıp, programlama dahil her şeyde büyük adımlar attı.

AI, büyük veri yığınlarını işleme konusunda parlıyor. Bilim insanları, uzayda hayat arama için uzaktan algılama yöntemlerini kullanıyor, yani diğer ay ve gezegenlerden fiziksel örnekler yerine bilgi topluyorlar. Bu, birisi tüm bu verilerin arasından geçmesi gerektiği anlamına geliyor.

Mount Everest’te altın aramak gibi, bu görev elle yapıldığında neredeyse imkansız bir iş olurdu. Şükür ki, AI yazılımları, araştırmacıların düşündüğü technosignatures’i aramak için kullanılabilir. Makine öğrenimi modelleri, geçmiş sinyalleri analiz edebilir ve gelecekte nasıl görünmeleri gerektiğini öngörebilir, böylece yabancı dünyalardan gelebilecek anormallikleri tespit edebilir.

Mühendisler, algoritmaları büyük veri setleriyle eğitiyorlar, böylece AI, Dünya’dan gelen radyo dalgaları gibi Dünya’dan gelen parazitlerin sesini tanıyabilir. Bu, yazılıma yanlış alarm filtreleme olanağı sağlar. Veri analizi yardımıyla, NASA 5.400’den fazla gezegeni katalogladı, bunların bir kısmı yaşanabilir olabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Şubat 2023’te, Los Angeles’taki California Üniversitesi’nden astronomlar, Breakthrough Listen adlı bir vatandaş bilimi projesini başlattı. Bu proje, halkın radyo sinyallerinin resimlerini incelemesine olanak tanır. Gönüllüler, bu resimleri potansiyel parazit formları olarak sınıflandırarak, SETI verilerini Green Bank Gözlemevi, Batı Virginia’dan inceleyen bir AI algoritmasını eğitiyorlar.

Green Bank, elektronik cihazların kullanımına izin vermediği için ünlüdür. Gözlemevinin devasa radyo teleskobunun radyo sessizliğine ihtiyacı vardır, bu nedenle bölgedeki sakinler Wi-Fi, mikrodalga fırın veya cep telefonları gibi şeyleri kullanamazlar. Verilerini UCLA’nın AI projesine aktarmak, Green Bank’ın uzayda hayat aramada toplu çalışmadan tam olarak yararlanmasını sağlar.

SETI Enstitüsü’ndeki araştırmacılar, Şili’nin Atacama Çölü ve Altiplano bölgesinde yer alan Salar de Pajonales’teki tuz domlarında, kristallerde ve kayalarda yaşayan mikropları haritalandırdı. Bu tuzlu düzlük, yaşamın olmadığı görünen ancak aslında yaşam dolu olan gezegenler için iyi bir analog olabilir.

Grup, araştırmacı Freddie Kalaitzis ile birlikte, yaşamla ilişkili desenleri aramak için bir AI modeli eğitti. Makine öğrenimi ve istatistiksel ekolojiyi birleştirerek, araştırmacılar, çevredeki çoğu biosignature’ı tespit edebildiklerini keşfettiler. Ayrıca, meisten mikropların daha fazla su bulunan alanlarda yoğunlaştığını buldular.

Bu tür bir AI aracı, bir dron veya uydu içinde, diğer gezegenlerde biosignatures’ı tespit edebilir. Ekibin planı, daha sonra bir uzay görevi için hazır olabilecek bir makine öğrenimi modelini eğitmek için diğer yerlerde kuru vadileri, permafrost kaplı toprağı ve sıcak su kaynaklarını haritalamak.

AI için başka bir pratik kullanım, verileri sıralanmış listelere organize etmektir. Bilim insanları, makine öğrenimini, možolan gezegenlere veya uydulara sahip yıldızları sıralamak için kullanıyor. Bu verileri, dünyanın en büyük tek diskli radyo teleskobu olan Çin’in FAST radyo teleskobu kullanarak bir SETI projesi gerçekleştirmek için kullanacaklar.

AI ve Uzayda Hayat Arama

Hayır diyenlere göre, SETI araştırmaları, henüz uzaylı hayatının hiçbir kanıtını bulamadığı için boşa zaman harcamaktır. Ancak büyük miktarda veri toplamak, diğer bilim dallarının da izini sürmesini sağladı.

En azından, SETI, makine öğrenimi alanını ilerletti ve sayısız insanı hayat belirtileri aramak için kendi gezegenimizin ötesine bakmaya teşvik etti. En iyi durumda, gerçekten dikkat çekici bir şey bulacaklar – ve bu, tarihin seyrini sonsuza dek değiştirebilir. Eğer orada biri veya bir şey varsa, SETI araştırmacılarının onlardan ilk haber alanlar olma ihtimali yüksek.