Huit signaux radio “suspicieux” détectés lors d’une étude utilisant l’IA pour rechercher des signaux extraterrestres

Selon les estimations, l’Univers contient des centaines de milliards de galaxies, et chaque galaxie est constituée par environ le même nombre de planètes. On peut ainsi dire que les chances pour que la Terre soit la seule planète habitée sont assez faibles. C’est la raison pour laquelle depuis des années, des scientifiques se sont penchés sur la détection de signaux provenant d’une potentielle civilisation extraterrestre. Dans ce contexte, une Intelligence Artificielle a été utilisée pour filtrer les millions de signaux radio provenant de l’espace afin de repérer ceux qui sont d’origine artificielle. Dernièrement, cette IA a fait ressortir 8 signaux qui ressemblaient assez à des signaux extraterrestres.

Pour découvrir une civilisation extraterrestre, la chose à faire serait d’essayer de détecter les signaux radio artificiels provenant des autres planètes. Ces signaux s’appellent les « techno-signatures », et l’initiative Breakthrough Listen a pour but de scanner notre galaxie pour les trouver.

La nécessité d’utiliser une IA

Pour détecter les signaux radio extraterrestres, il faut d’abord savoir faire la différence entre les signaux naturels et les signaux artificiels, mais il faut aussi pouvoir reconnaître les interférences. Les signaux naturels sont ceux produits par les étoiles, les trous noirs, les magnétars, les supernovas, ou encore d’autres événements cosmiques. Quant aux interférences, elles sont produites par les appareils technologiques terrestres comme les téléphones portables ou les satellites GPS.  

Pour une personne, filtrer tous les signaux reçus n’est pas chose facile. C’est là qu’intervient l’IA qui est capable d’analyser de grandes quantités de données pour détecter un motif. Au cours de la nouvelle étude, Peter Ma, un étudiant de l’Université de Toronto, a développé un nouvel algorithme d’apprentissage machine conçu pour isoler les signaux qui se rapprochent le plus des techno-signatures.

L’algorithme de Ma fonctionne en deux temps. Tout d’abord, il utilise un auto-encodeur qui est entraîné à reconnaître des signaux extraterrestres intelligents à l’aide de simulations. Lorsque c’est fait, l’IA peut alors travailler sur des données réelles. L’équipe a introduit plus de 150 To de données collectées par le Green Bank Telescope dans le système.

Les résultats obtenus

Parmi les 3 millions de signaux dans la banque de données, l’IA a identifié 20 515 signaux qui présentaient un intérêt. Les chercheurs ont ensuite inspecté chacun de ces signaux manuellement et ils ont pu isoler 8 signaux ayant les bonnes caractéristiques pour être des techno-signatures. Ces signaux ne pouvaient pas être classifiés parmi les interférences.

Selon Ma, 8 signaux semblaient très « suspicieux ». Mais lorsqu’ils ont de nouveau observé les cibles avec des télescopes, les signaux n’étaient plus là. Il a ajouté que cela fait maintenant 5 à 6 ans que les données ont été collectées, et jusqu’ici, les signaux n’ont plus été détectés.

L’équipe reconnaît que pour le moment, on ne sait pas exactement comment se présentent les techno-signatures extraterrestres. Ainsi, l’utilisation de simulations pourrait entraîner les IA à se concentrer sur des paramètres incorrects.

SOURCE: New Atlas