En af menneskehedens største tvivl, eksistensen af liv hinsides Jorden, har altid fascineret mange mennesker og lærde. I årevis har vi forsøgt at opfange enhver form for lyd- eller billedsignal, der kunne give os fingerpeg om eksistensen af rumvæsener. Med teknologiens fremskridt får vi flere og flere innovative værktøjer til at hjælpe os i denne mission. For nylig har kunstig intelligens er blevet brugt til at forsøge at opfange lydsignaler uden for Jorden.
AI for at opdage eksistensen af rumvæsner
se mere
Dette er de 4 stjernetegn, der elsker ensomhed mest, ifølge...
Der er nogle hunderacer, der anses for at være perfekte til mennesker...
Alle ved, at kunstig intelligens allerede er en del af vores liv, hvad enten det drejer sig om automatisering af forskellige applikationer og programmer, eller for at opdage liv hinsides Jorden. Forskere bruger AI til at forsøge at opfange udenjordiske signaler og forsøge at finde beviser for eksistensen af rumvæsener.
SETI
SETI er akronymet for "Search for Extraterrestrial Intelligence", som ville være søgen efter intelligent liv hinsides Jorden. Denne undersøgelse er udført af forskere, der bruger AI til at lokalisere elektromagnetiske strålingssignaler, der kommer fra en mulig avanceret civilisation uden for vores solsystem.
Teleskoper er allerede blevet sat op til undersøgelsen fra Virginia til de landlige sletter i Australien, der er i stand til at fange bølger og signaler. Franck Marchis, planetarisk astronom ved SETI Institute, fortalte Nature magazine, at dette er en ny æra inden for SETI-forskning takket være fremskridt inden for kunstig intelligens.
Den største udfordring er ifølge forskeren, at processen med at integrere AI i de anvendte programmer for dem er nye, der kræver noget tid at være i stand til at kalibrere udstyret korrekt med AI.
I øjeblikket genereres flere data, mange af dem falsk-positive, som genereres af bølger, der kommer fra mobiltelefoner, internet, radio og GPS. Målet er nu at filtrere unødvendige data fra og øge udstyrets nøjagtighed og være i stand til at skelne, hvilke signaler der kommer fra menneskeliv, og hvilke der kommer fra galaksen.
maskinelæring
En mulighed fundet for at forbedre dataalgoritmer er maskinlæring. Gennem denne teknologi er det muligt at "lære" computere at genkende de ressourcer, der er terrestrisk interferens og differentiere dem fra rumsignaler, hvilket muliggør filtrering og dataindsamling korrekt.
