des signaux radio intéressants repérés par intelligence artificielle

des signaux radio intéressants repérés par intelligence artificielle


L’écoute des signaux radio pouvant provenir d’une vie extraterrestre intelligente est au coeur du projet SETI (Search for Extra-Terrestrial Intelligence) depuis plusieurs années, brassant de grandes quantités de données pour tenter de trouver des signaux électriques d’origine artificielle qui signaleraient l’existence d’une autre civilisation.

Leur traitement est largement automatisé mais les algorithmes peuvent être trop rigides et ignorer des signaux sortant du cadre habituel mais restant potentiellement intéressants.

D’où l’utilisation d’une intelligence artificielle et du machine learning pour peaufiner la détection de signaux originaux qui pourraient au mieux des zones du ciel à partir desquelles intensifier les recherches.

Huit signaux radio atypiques

Un article publié dans la revue Nature Astronomy décrit les résultats obtenus par 17 chercheurs qui ont identifiés huit signaux intéressants détectés à partir du Green Bank Telescope (GBT), le plus grand radiotélescope au monde.

Ces signaux à bande étroite sont intéressants à plus d’un titre dans la mesure où ils concernent un faisceau radio étroit (les phénomènes naturels sont plutôt à spectre large) émis depuis une origine précise, avec des fréquences pouvant évoluer qui suggèrent un déplacement de la source.


Credit : Green Bank Observatory

Autant d’indices qui pourraient orienter vers un signal d’origine artificielle plutôt que naturelle. Les huit signaux ont été isolés d’un ensemble pré-défini de 820 étoiles potentiellement intéressantes pour la recherche de vie extraterrestre dans le cadre du projet Breakthrough Listen chargé de débusquer d’éventuels aliens pas trop loin de la Terre (une centaine d’années-lumière).

Ces signaux n’avaient pas été repérés précédemment et c’est par l’utilisation des nouvelles méthodes de traitement par intelligence artificielle que leur singularité est apparue.

Une technique de deep learning qui pourrait accélérer les recherches

L’article de Nature Astronomy fait le point sur la technique de deep learning utilisée et qui pourrait être appliquée à d’autres domaines. L’une des grandes difficultés est de ne pas confondre signal atypique venu de l’espace et interférence issue de l’activité humaine sur Terre.

Les sources de perturbation sont nombreuses et le bruit radio qu’elles génèrent peut facilement être pris pour un coucou extraterrestre. Après passage à la moulinette de l’IA complétée de vérifications manuelles de dizaines de milliers de signaux, cinq étoiles positionnées dans un espace de 30 à 90 années-lumière de la Terre constituent des candidats particulièrement intéressants, bien qu’il soit impossible pour le moment de confirmer une réelle présence extraterrestre.

Les astronomes ont passé de nouveau en revue ces étoiles mais n’ont pas capté de nouveaux signaux similaires. S’agissait-il de faux positifs ou les extraterrestres ont-ils coupé les transmissions ?

Il faudra des analyses plus poussées et des confirmations par d’autres types d’instruments pour en avoir le coeur net, à défaut de pouvoir envoyer une sonde sur place.

On n’est donc guère plus avancé sur la question de l’existence d’une vie extraterrestre mais la méthode employée pourra servir pour accélérer de futures recherches et tomber peut-être, un jour, sur un selfie d’E.T. envoyé d’une galaxie à une autre.





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