Científicos de la Universidad de Toronto, junto con el Instituto de Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre (SETI), Breakthrough Listen e instituciones de investigación científica de todo el mundo, detectaron ocho señales que podrían indicar la presencia de civilizaciones extraterrestres en la zona observada por el radiotelescopio Robert C.

Byrd Green Bank. Esto fue posible gracias al aprendizaje automático y los hallazgos recientes de la Inteligencia artificial.

¿Cómo fue el estudio que incluyó inteligencia artificial para estudiar estrellas?
Esta nueva forma de captar vida extraterrestre consistió en aplicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a un conjunto de datos previamente estudiado de estrellas cercanas. Por esto se descubrieron “ocho señales de interés” previamente no identificadas, según detalló un comunicado de prensa.

Los resultados iniciales de la nueva investigación indicaron que habría “grandes posibilidades” de que el nuevo método haya sacado a la luz “tecnofirmas” no terrestres. Esto confirmaría que se cumplió de forma preliminar el objetivo del SETI, que se proponía hallar señales de inteligencia extraterrestre.

El nuevo sistema aplicado por los científicos detectó ocho señales “suficientemente interesantes” como para impulsar operaciones de seguimiento a posteriori. El estudio tomó como referencia una pequeña porción de las grabaciones de radiotelescopios.
Los datos provienen de 480 horas de observaciones de 820 estrellas realizadas por el radiotelescopio Robert C. Byrd Green Bank, contratado por SETI Breakthrough para la búsqueda de ondas de radio que podrían ser el indicio de la presencia de civilizaciones extraterrestres.

Señales detectadas de vida extraterrestre
Las señales detectadas mostraron un comportamiento y serie de propiedades que sugieren que no están causadas por interferencias terrestres, empezando por el hecho de que tenían tasas de deriva distintas de cero.

Esto significa, según los investigadores, que las señales tenían una pendiente, lo que podría indicar que el origen de una señal tenía cierta aceleración relativa con los receptores, por lo que no era local al radio observatorio.

Según los científicos, los resultados ilustran el poder de la aplicación de los modernos métodos de aprendizaje automático y visión por ordenador a los retos que plantean los datos en astronomía, lo que se traduce tanto en nuevas detecciones como en un mayor rendimiento. La aplicación de estas técnicas a escala será transformadora para la ciencia de las tecnofirmas de radio.