Trí tuệ nhân tạo đang được đào tạo để săn lùng sự sống ngoài hành tinh

Từ những mặt trăng đại dương đóng băng đến những hành tinh có một bên luôn trong bóng đêm, có vô số thế giới lạ trên Vùng Goldilocks – khu vực mà sinh vật ngoài hành tinh có thể tiến hóa. Cuộc tìm kiếm sự sống trong không gian đã thu hút trí tưởng tượng của con người từ lâu. Giờ đây, với sự giúp đỡ của máy tính, các nhà khoa học có cơ hội tốt hơn bao giờ hết để tìm thấy một tín hiệu trong tiếng ồn.

Dấu hiệu công nghệ và Dấu hiệu sinh học

Cuộc tìm kiếm sự sống trong không gian có hai hình thức. Một mặt là việc tìm kiếm bất kỳ sinh vật sống nào, ngay cả vi khuẩn hoặc nấm, đã tiến hóa trên một hành tinh khác. Sự hiện diện của hóa thạch nấm mốc ngoài hành tinh sẽ có những hậu quả sâu sắc đối với tâm lý con người, làm thay đổi nhận thức về sự sống như chúng ta biết.

Dấu hiệu sinh học là bằng chứng về sự sống trong quá khứ hoặc hiện tại, thông minh hoặc không có trí tuệ. Chúng không chỉ giới hạn ở dấu chân và xương. Các chất hóa học, màng sinh học, khí quyển và thậm chí cả các tính năng phản xạ được quan sát từ xa có thể chỉ ra sự hiện diện của sự sống.

Tuy nhiên, một số nhà khoa học đang tìm kiếm nhiều hơn những sinh vật đơn giản. Những người đam mê tìm kiếm trí tuệ ngoài Trái Đất (SETI) trên toàn thế giới lắng nghe cẩn thận các dấu hiệu công nghệ, dấu hiệu của các nền văn minh tiên tiến. Những dấu hiệu sinh học cụ thể này có thể bao gồm sóng vô tuyến, mà các kính thiên văn vô tuyến – lắng nghe thay vì nhìn vào không gian – có thể phát hiện.

Trí tuệ nhân tạo tham gia đội

Đến năm 2023, các nhà nghiên cứu vẫn chưa tìm thấy bằng chứng về dấu hiệu công nghệ, nhưng điều đó không có nghĩa là họ không cố gắng. Những tiến bộ mới trong học máy đã mang lại một năng lượng mới cho lĩnh vực SETI.

Fei-Fei Li của Stanford đã phát hành Imagenet miễn phí, một cơ sở dữ liệu gồm hơn 14 triệu hình ảnh được gắn nhãn, vào năm 2009. Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng nó để phát triển các mô hình học máy của riêng họ. Kể từ đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã cho phép những bước tiến lớn trong mọi thứ, từ y học đến lập trình.

AI tỏa sáng khi nó đến việc xử lý các kho dữ liệu khổng lồ. Các nhà khoa học hiện đang sử dụng các phương pháp cảm biến từ xa trong tìm kiếm sự sống trong không gian, có nghĩa là họ đang thu thập thông tin – chứ không phải mẫu vật lý, như đá – từ các mặt trăng và hành tinh khác. Điều đó cũng có nghĩa là ai đó phải sàng lọc tất cả dữ liệu.

Giống như đãi vàng trên dãy núi Everest, nhiệm vụ gần như là một nỗ lực của Hercules khi làm bằng tay. Nó chỉ không thực tế. May mắn thay, phần mềm AI có thể tìm kiếm các tín hiệu mà các nhà nghiên cứu nghĩ có thể là dấu hiệu công nghệ. Các mô hình học máy có thể phân tích các tín hiệu trong quá khứ và dự đoán chúng nên nghe như thế nào trong tương lai để phát hiện các bất thường có thể đến từ các thế giới ngoài hành tinh.

Các kỹ sư đào tạo các thuật toán trên các tập dữ liệu lớn để AI có thể nhận ra âm thanh của sự can thiệp của Trái Đất, chẳng hạn như sóng vô tuyến đến từ chính hành tinh của chúng ta. Điều đó giúp phần mềm lọc ra các báo động giả. Với sự giúp đỡ của phân tích dữ liệu, NASA đã lập danh mục hơn 5.400 hành tinh, một số trong đó có thể có thể sinh sống.

Ứng dụng thực tế

Vào tháng 2 năm 2023, các nhà thiên văn học từ Đại học California, Los Angeles (UCLA) đã bắt đầu một dự án khoa học công dân gọi là Breakthrough Listen, cho phép thành viên công chúng xem hình ảnh của các tín hiệu vô tuyến. Các tình nguyện viên đang giúp phân loại hình ảnh như các hình thức can thiệp tiềm năng, giúp đào tạo một thuật toán AI để xem xét dữ liệu SETI từ Đài quan sát Green Bank, Tây Virginia.

Green Bank nổi tiếng với việc không cho phép cư dân sử dụng thiết bị điện tử. Vì kính thiên văn vô tuyến khổng lồ của đài quan sát cần, tốt, im lặng trên sóng vô tuyến, cư dân trong khu vực không thể sử dụng Wi-Fi, lò vi sóng hoặc điện thoại di động, trong số những thứ khác. Việc xuất khẩu dữ liệu của nó đến dự án AI của UCLA cho phép Green Bank tận dụng tối đa việc众ourcing trong tìm kiếm sự sống trong không gian.

Các nhà nghiên cứu tại Viện SETI ở California đã lập bản đồ các vi sinh vật sống trong các muối, tinh thể và đá ở Salar de Pajonales. Khu vực này có thể là một tương tự tốt cho các hành tinh trông có vẻ hoang vu nhưng thực sự teeming với sự sống.

Nhóm đã hợp tác với nhà nghiên cứu Freddie Kalaitzis để đào tạo một mô hình AI để tìm kiếm các mẫu liên quan đến sự sống trong sa mạc. Bằng cách kết hợp học máy và sinh thái thống kê, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng họ có thể phát hiện hầu hết các dấu hiệu sinh học hiện tại trong môi trường. Họ cũng tìm thấy rằng hầu hết các vi sinh vật được tập trung ở các khu vực có nhiều nước hơn.

Trong một chiếc máy bay không người lái hoặc vệ tinh, công cụ AI này có thể phát hiện dấu hiệu sinh học trên các hành tinh khác. Nhóm dự định sẽ lập bản đồ các thung lũng khô, đất bị đóng băng vĩnh cửu và suối nước nóng ở các địa điểm khác để đào tạo mô hình học máy thêm, để rồi một ngày nào đó, nó có thể sẵn sàng cho một nhiệm vụ không gian.

Một ứng dụng thực tế khác cho AI là tổ chức dữ liệu thành danh sách được xếp hạng. Các nhà khoa học đang sử dụng học máy để xếp hạng các ngôi sao có thể có những mặt trăng hoặc hành tinh hứa hẹn trong quỹ đạo của chúng. Họ sẽ sử dụng dữ liệu này để thực hiện một dự án SETI bằng kính thiên văn vô tuyến đơn lớn nhất thế giới, kính thiên văn vô tuyến FAST của Trung Quốc.

Trí tuệ nhân tạo và tìm kiếm sự sống trong không gian

Đối với những người hoài nghi, nghiên cứu SETI là một sự lãng phí thời gian vì nó chưa đưa ra bằng chứng về sự sống ngoài Trái Đất. Nhưng việc thu thập một lượng lớn dữ liệu đã truyền cảm hứng cho các ngành khoa học khác để theo đuổi.

Ít nhất, SETI đã thúc đẩy lĩnh vực học máy và truyền cảm hứng cho vô số người để nhìn vượt ra ngoài hành tinh của chúng ta để tìm kiếm dấu hiệu của sự sống. Ở mức tốt nhất, nó sẽ tìm thấy điều gì đó thực sự đáng chú ý – và nó có thể thay đổi mãi mãi dòng chảy của lịch sử. Nếu có ai hoặc cái gì ở đó, có khả năng các nhà nghiên cứu SETI sẽ là những người đầu tiên nghe từ họ.