Jedna od najvećih sumnji čovječanstva, postojanje života izvan Zemlje, oduvijek je intrigirala mnoge ljude i znanstvenike. Godinama smo pokušavali uhvatiti bilo kakav zvučni ili slikovni signal koji bi nam mogao dati naznake o postojanju vanzemaljaca. S napretkom tehnologije dobivamo sve više i više inovativnih alata koji nam pomažu u ovoj misiji. Nedavno je umjetna inteligencija je korišten za pokušaj hvatanja zvučnih signala izvan Zemlje.
AI za otkrivanje postojanja izvanzemaljaca
vidi više
Ovo su 4 horoskopska znaka koja najviše vole samoću, prema…
Postoje neke pasmine pasa koje se smatraju savršenima za ljude...
Svima je poznato da je umjetna inteligencija već dio naših života, bilo u automatizaciji raznih aplikacija i programa, bilo u otkrivanju života izvan Zemlje. Istraživači koriste AI kako bi uhvatili izvanzemaljske signale i pokušali pronaći dokaze o postojanju izvanzemaljaca.
SETI
SETI je akronim za "Search for Extraterrestrial Intelligence", što bi bila potraga za inteligentnim životom izvan Zemlje. Ovu studiju provode istraživači koji koriste umjetnu inteligenciju za lociranje signala elektromagnetskog zračenja koji dolaze iz moguće napredne civilizacije izvan našeg sunčevog sustava.
Teleskopi su već postavljeni za istraživanje od Virginije do ruralnih ravnica Australije, sposobni za hvatanje valova i signala. Franck Marchis, planetarni astronom s Instituta SETI, rekao je za časopis Nature da je ovo nova era u istraživanju SETI-ja zahvaljujući napretku u umjetnoj inteligenciji.
Najveći je izazov, prema istraživaču, proces integracije umjetne inteligencije u programe koji se koriste za njih je nov, potrebno je neko vrijeme da se oprema ispravno kalibrira s AI.
Trenutno se generira nekoliko podataka, od kojih su mnogi lažno pozitivni, a koje generiraju valovi koji dolaze s mobitela, interneta, radija i GPS-a. Sada je cilj filtrirati nepotrebne podatke i povećati točnost opreme te moći razlikovati koji signali dolaze iz ljudskog života, a koji iz galaksije.
strojno učenje
Jedna od opcija za poboljšanje podatkovnih algoritama jest strojno učenje. Putem ove tehnologije moguće je “naučiti” računala da prepoznaju resurse koji su zemaljske smetnje i razlikovati ih od svemirskih signala, omogućujući filtriranje i prikupljanje podataka ispraviti.
