क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता अलौकिक संकेतों को पकड़ने में सक्षम होगी?

मानवता के सबसे बड़े संदेहों में से एक, पृथ्वी से परे जीवन का अस्तित्व, ने हमेशा कई लोगों और विद्वानों को चिंतित किया है। वर्षों से, हम किसी भी प्रकार की ध्वनि या छवि संकेत को पकड़ने की कोशिश कर रहे हैं जो हमें एलियंस के अस्तित्व के बारे में सुराग दे सकता है। प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, हमें इस मिशन में मदद करने के लिए अधिक से अधिक नवीन उपकरण मिलते हैं। हाल ही में, कृत्रिम होशियारी इसका उपयोग पृथ्वी के बाहर से ध्वनि संकेतों को पकड़ने की कोशिश के लिए किया गया है।

एआई अलौकिक प्राणियों के अस्तित्व की खोज करेगा

हर कोई जानता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही हमारे जीवन का हिस्सा है, चाहे विभिन्न अनुप्रयोगों और कार्यक्रमों के स्वचालन में, या पृथ्वी से परे जीवन की खोज में। शोधकर्ता अलौकिक संकेतों को पकड़ने और एलियंस के अस्तित्व के सबूत खोजने की कोशिश करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं।

सेटी

SETI "सर्च फॉर एक्स्ट्राटेरेस्ट्रियल इंटेलिजेंस" का संक्षिप्त रूप है, जो पृथ्वी से परे बुद्धिमान जीवन की खोज होगी। यह अध्ययन उन शोधकर्ताओं द्वारा किया गया है जो हमारे सौर मंडल के बाहर संभावित उन्नत सभ्यता से आने वाले विद्युत चुम्बकीय विकिरण संकेतों का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

वर्जीनिया से ऑस्ट्रेलिया के ग्रामीण मैदानों तक अध्ययन के लिए तरंगों और संकेतों को पकड़ने में सक्षम टेलीस्कोप पहले ही स्थापित किए जा चुके हैं। SETI संस्थान के ग्रहीय खगोलशास्त्री फ्रेंक मार्चिस ने नेचर पत्रिका को बताया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति के कारण SETI अनुसंधान में यह एक नया युग है।

शोधकर्ता के अनुसार, सबसे बड़ी चुनौती एआई को इस्तेमाल किए जाने वाले कार्यक्रमों में एकीकृत करने की प्रक्रिया है उनके लिए नया है, उपकरण को सही ढंग से कैलिब्रेट करने में सक्षम होने के लिए कुछ समय की आवश्यकता होती है ऐ.

फिलहाल, कई डेटा उत्पन्न होते हैं, उनमें से कई झूठे-सकारात्मक होते हैं, जो सेल फोन, इंटरनेट, रेडियो और जीपीएस से आने वाली तरंगों द्वारा उत्पन्न होते हैं। अब लक्ष्य अनावश्यक डेटा को फ़िल्टर करना और उपकरणों की सटीकता को बढ़ाना है और यह अंतर करने में सक्षम होना है कि कौन से संकेत मानव जीवन से आते हैं और कौन से आकाशगंगा से आते हैं।

यंत्र अधिगम

डेटा एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए पाया गया एक विकल्प मशीन लर्निंग है। इस तकनीक के माध्यम से, कंप्यूटरों को उन संसाधनों को पहचानना "सिखाना" संभव है जो मौजूद हैं स्थलीय हस्तक्षेप और उन्हें अंतरिक्ष संकेतों से अलग करना, फ़िल्टरिंग और डेटा संग्रह की अनुमति देना सही।