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À l’aide d’un nouvel algorithme d’apprentissage automatique, les scientifiques ont détecté huit signaux extraterrestres qui semblent porter les caractéristiques de la technologie.
La recherche, publiée le 30 janvier dans le journal Astronomie naturelle (s’ouvre dans un nouvel onglet), ne prétend pas avoir vraiment trouvé la preuve d’extraterrestres intelligents ; une brève recherche de suivi des signaux détectés dans l’étude n’a révélé que du silence. Mais les auteurs de l’étude affirment que l’utilisation de l’intelligence artificielle est un moyen prometteur de rechercher une intelligence extraterrestre.
« Je suis impressionné par les performances de cette approche dans la recherche d’intelligence extraterrestre », a déclaré le co-auteur de l’étude. Cerise Ng (s’ouvre dans un nouvel onglet)un astronome de l’Université de Toronto, a déclaré dans un déclaration (s’ouvre dans un nouvel onglet). « Avec l’aide de l’intelligence artificielle, je suis optimiste que nous pourrons mieux quantifier la probabilité de la présence de signaux extraterrestres provenant d’autres civilisations. »
La nouvelle technique utilise ce que l’auteur principal de l’étude Pierre Ma (s’ouvre dans un nouvel onglet), étudiant de premier cycle à l’Université de Toronto, appelle « l’apprentissage semi-non supervisé ». L’apprentissage automatique peut être supervisé, en utilisant des données étiquetées par des humains d’une manière qui permet à l’algorithme de faire plus facilement des prédictions, ou non supervisé, en sélectionnant des modèles dans de grands ensembles de données entièrement sans direction. La méthode semi-non supervisée combine les deux. Les chercheurs ont d’abord formé l’algorithme pour faire la différence entre les signaux d’origine humaine provenant de les ondes radio provenant de la Terre et des signaux radio provenant d’ailleurs. (Les ondes radio sont des cibles courantes dans la recherche d’intelligence extraterrestre, ou SETI, car elles peuvent parcourir de longues distances dans l’espace.)
Les chercheurs ont testé différents algorithmes pour minimiser les faux positifs. Ils ont analysé 150 téraoctets de données du télescope Green Bank en Virginie-Occidentale, couvrant les observations de 820 étoiles proches de la Terre. Ensuite, ils ont découvert huit signaux jusque-là ignorés de cinq étoiles situées entre 30 et 90 années-lumière de la Terre.
Les scientifiques de Breakthrough Listen, un grand effort de SETI, ont déclaré que ces signaux avaient deux caractéristiques en commun avec les signaux qui pourraient être créés par des extraterrestres intelligents.
« Premièrement, ils sont présents lorsque nous regardons l’étoile et absents lorsque nous détournons le regard – par opposition aux interférences locales, qui sont généralement toujours présentes », Steve Croft (s’ouvre dans un nouvel onglet), scientifique du projet Breakthrough Listen au Green Bank Telescope, a déclaré dans le communiqué. « Deuxièmement, les signaux changent de fréquence au fil du temps d’une manière qui les fait apparaître loin du télescope. »
Il est possible que ces caractéristiques apparaissent par hasard, cependant, a averti Ma. Et avant de faire des déclarations sur la vie extraterrestre lointaine, les chercheurs devraient observer les mêmes signaux à plusieurs reprises. Une courte observation de suivi au télescope de Green Bank n’a révélé aucun signe des signaux.
L’équipe de recherche espère appliquer leur algorithme aux données de puissants radiotélescopes, comme MeerKAT en Afrique du Sud ou le projet Next Generation Very Large Array, qui sera distribué à travers l’Amérique du Nord.
« Avec notre nouvelle technique, combinée à la prochaine génération de télescopes, nous espérons que l’apprentissage automatique pourra nous faire passer de la recherche de centaines d’étoiles à la recherche de millions », a déclaré Ma.
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