Eles desenvolvem algoritmos baseados em aprendizado de máquina para identificar padrões de um sinal alienígena vindo do espaço interestelar. As falhas das gerações anteriores acendem o dilema das transições para as comunicações quânticas.

A questão incomodou os filósofos antigos. Giordano Bruno ousou pensar que o universo deveria conter muitos mundos e, portanto, era natural considerar que existe vida fora da Terra. Por essa e outras ideias acabou queimado na fogueira.

Embora a hipótese fosse muito plausível para a ciência, encontrar mundos fora do sistema solar era uma verdadeira dor de cabeça. Até quase o final do século 20, a única estrela em que a existência de planetas havia sido demonstrada era o Sol.

Pouco antes de sua morte, Carla Sagan conseguiu descobrir o primeiro planeta extrassolar que orbita a estrela 51 Pegasi. A descoberta foi anunciada em 6 de outubro de 1995 por Michel Mayor e Didier Queloz, da Universidade de Genebra, que receberam o Prêmio Nobel por sua descoberta em 2019. A partir dessa descoberta, a busca por exoplanetas levou centenas de astrônomos que estavam aprimorando as técnicas a encontrar. não apenas planetas muito grandes como os do tamanho de Júpiter, mas também aqueles que podem ser semelhantes à Terra. O número atual excede 5.000 exoplanetas e espera-se que muitos mais sejam observados usando novas tecnologias.

Atualmente, é dado como certo que a formação de planetas é algo comum no cosmos e isso é particularmente importante nos projetos do SETI de busca por vida inteligente no espaço. Somente em nossa galáxia existem 100 bilhões de estrelas e, se a grande maioria delas tiver planetas orbitando-as, as chances de vida se desenvolver fora da Terra aumentam. Mas, assim como era difícil provar a existência de exoplanetas, é ainda mais complexo provar que existe vida neles.

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Os astrônomos que trabalham neste campo usam radiotelescópios para tentar encontrar sinais de rádio que vêm do espaço sideral e foram gerados por uma civilização extraterrestre. “ As ondas de rádio são ondas eletromagnéticas, como a luz que percebemos com nossos olhos, mas com comprimentos de onda muito mais longos, normalmente na faixa de centímetros a metros, o que permite que elas passem por moléculas que compõem a poeira cósmica e percorram distâncias enormes sem sendo dispersos ou absorvidos ”explica Federico García, pesquisador do CONICET no IAR (Instituto Argentino de Radioastronomia) que também recebeu o Prêmio Enrique Gaviola em Astronomia da Academia Nacional de Ciências.

O SETI surgiu em 1960 graças a Frank Drake, que realizou a primeira busca sistemática usando ferramentas científicas em estrelas próximas. Mas agora tanto Nikola Tesla quanto Guillermo Marconi, os pais fundadores do rádio, a ideia passou por suas cabeças e eles tentaram ouvir os sinais de Marte. E eles até pensaram que tinham pegado alguns, mesmo que estivessem errados. Quando a grande astrônoma Carla Sagan deu um novo impulso ao SETI na década de 1980, o projeto se expandiu para capturar sinais de muitas, muitas estrelas.

Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a identificar sinais alienígenas

Em 2015, o milionário e físico russo Yuri Millmer doou US$ 100 milhões para o projeto SETI “Breakthrough Listen” e o jogo começou a mudar. Com esse investimento, são gerados em um dia tantos dados quantos foram obtidos em toda a história anterior. Milhões de sinais de 1 milhão de estrelas em nossa Via Láctea foram detectados. A iniciativa contou ainda com o apoio de grandes nomes da ciência como Stephen Hawkings que acompanhou a inauguração do projeto dizendo: “No infinito do universo deve haver mais vida” .

No entanto, o problema de filtrar os sinais para chegar a quais deles podem ser bons candidatos não foi resolvido. “A atividade humana produz grandes quantidades de ondas de rádio, que contaminam o espaço de rádio e dificultam a detecção de sinais cósmicos, mas é justamente essa atividade nas ondas de rádio que faz os cientistas pensarem que poderia ser uma forma de as civilizações enviarem mensagens pelo espaço. ”, esclarece García.

À contaminação de origem humana somam-se as fontes naturais que existem no espaço como as estrelas e outros objetos. Portanto, não é tão fácil filtrar tudo isso e ficar apenas com sinais candidatos, aqueles que não podem ser explicados por fontes conhecidas e, portanto, merecem um estudo mais exaustivo. “ Não temos mais o problema de ter dados, agora o problema é encontrar o que funciona para nós ”, diz a astrônoma do SETI Sofía Sheikh.

Com tantos sinais, o trabalho manual é impraticável e os cientistas geralmente contam com algoritmos que separam aqueles que podem ser de origem alienígena em categorias de sinal predefinidas. Mas esses algoritmos podem perder sinais interessantes. “ Não podemos antecipar o que os ETs estão nos enviando”, comenta Peter Ma, matemático e físico da Universidade de Toronto que começou a investigar uma nova metodologia que publicou na prestigiada revista Nature.

A ideia dos pesquisadores era criar uma nova série de algoritmos usando aprendizado de máquina, uma técnica de inteligência artificial que aprende em etapas. Depois de inserido um conjunto de dados, o sistema dá uma resposta e retroalimenta com os resultados corretos e incorretos para melhorar a cada etapa. “ Ao utilizar esta técnica atingimos dois objetivos: primeiro, que a inteligência artificial identifique os sinais contaminados pela atividade humana e, segundo, que separe sinais interessantes de possível origem extraterrestre ”, diz Ma.

Para projetar o novo software, eles observaram 820 estrelas usando o radiotelescópio de 100 metros Robert Byrd Green Bank fornecido pela iniciativa Breakthrough Listen. Eles encontraram mais de 3 milhões de sinais, mas o sistema de inteligência artificial descartou a maioria deles como interferência terrestre. Peter Ma então escaneou manualmente cerca de 20.000 sinais e, finalmente, ficou com apenas 8 candidatos. Por fim, esses sinais não foram ouvidos novamente e também foram descartados.

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“ O importante é o desenvolvimento da tecnologia. Agora podemos analisar os novos sinais do conjunto de 64 radiotelescópios MeerKAT ou também os sinais recebidos anteriormente mas não suficientemente analisados devido à falta do nosso sistema de aprendizado de máquina” , espera Peter Ma.

Outra grande iniciativa de aprendizado de máquina está ocorrendo na Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA). A equipe de pesquisadores liderada por Jean-Luc Margot coletou 64 milhões de sinais de 42.000 estrelas. Mas o algoritmo projetado consegue identificar até 99,5%, deixando dezenas de milhares de sinais não identificados. “ Os humanos são melhores em reconhecer padrões, por isso transformamos esses sinais em imagens e abrimos um site para o público nos ajudar a identificá-los e, a partir disso, também melhoraremos nossos algoritmos de aprendizado de máquina”, entusiasma-se Margot .

Claro que também é possível que estejamos completamente errados. Já se passaram muitos anos desde que conseguimos provar a existência de um sinal alienígena e há cientistas que pensam que estamos procurando no lugar errado. O próprio SETI tem outro projeto de busca de sinais de laser, já que estes também são usados na comunicação. Os avanços teóricos e práticos da mecânica quântica também inspiram a crença de que as comunicações alienígenas não faziam muito uso de radiofrequências e desenvolveram outras tecnologias.

Ann Druyan, a mítica colaboradora de Carl Sagan, pensa que “Se a história da ciência ensinou alguma coisa, é que ela atendeu às nossas expectativas. Não somos inteligentes o suficiente para antecipar bilhões de anos de evolução em outros mundos. Se você nunca viu um caracol, poderia ter imaginado? Nossas fantasias de vida extraterrestre são apenas projeções de nossos medos e esperanças. ”

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