- エマ・ウーラコット著
- ビジネス記者
ビル・ダイアモンドはこう言います: 私たちの銀河系には、潜在的に居住可能な世界が 100 億から 500 億あります。 このため、彼の仕事はやや難しくなります。
ダイヤモンド氏は、米国に本拠を置く SETI Research Institute の CEO です。 「セティ」という文字は、Search for Extraterrestrial Intelligenceの略称です。
「SETIはその取り組みとして、生命と知性の証拠として太陽系外の科学と技術を探しています。これはまさに干し草の山の問題を解決する針です」と彼は言う。
「私たちが探しているのは、非常にまれである可能性があり、同時に観察している背景現象から見つけて抽出するのが非常に難しい可能性があるものです。」
しかし、新しいツールが検索に役立っています。 大量のデータセットを処理し、異常を検出する人工知能 (AI) の能力により、宇宙人知能の探求が変わりつつあります。
そのようなプロジェクトの 1 つは、SETI 研究所とニューメキシコ州の米国国立電波天文台とのパートナーシップに関係しています。 この連邦施設は、惑星、星、小惑星などの天体を研究するために無線周波数を使用しています。
SETI は、天文台の中核施設用の並列 AI ソフトウェア システムを構築しています。 非常に大きな配列。 1973 年から 1981 年にかけて建設された VLA は、砂漠平原に分散された直径 25 メートルの 28 個の大型アンテナ アンテナで構成されています。 人々の家にある大規模なパラボラアンテナを想像してみてください。
AI が動作すると、キャプチャされたデータのあらゆるビットを 1 秒あたり 2 テラバイト (TB) 処理できるようになります。 これを状況に合わせて説明すると、最近のラップトップには通常、合計ストレージ容量が約 1 TB あります。
ダイヤモンド氏は、同研究所が地球外生命体の探索を続ける中で、人工知能の利用の増加はすでに「不可欠」であることが証明されつつあると述べた。
彼は、人工知能により、珍しいソースからの新しいタイプの無線信号を検索できるようになると指摘しています。 同氏は、SETI は伝統的に人間が使用するものと同様の狭帯域信号を探していたと説明します。
「しかし、『ブロードバンドを使用する高度な宇宙ベースの技術があったらどうなるだろう』という疑問が常にありました。 [radio]「その場合、従来の方法は機能せず、画面上では単なるノイズの塊のように見えます。」
しかし、ダイアモンド氏は、AIが大量のデータを処理できるということは、この雪に覆われた音の写真の何百万もの「スナップショット」を時間をかけて撮り、パターンを探し始めることができる可能性があることを意味すると述べています。 「これは研究に何か新しいものを加える方法です。」
Seti が協力しているもう 1 つのプロジェクトは、 画期的なリスニング。 この計画は1億ポンド以上の民間資金によって支えられており、技術寿命の証拠を得るために、広範囲の電波および光学帯域にわたって100万個の星と100個の銀河をスキャンする。
プロジェクトメンバーの一人であるトロント大学の学生ピーター・マー氏は最近、望遠鏡のデータを調べ、地球外からの潜在的に本物の信号と干渉を区別するように設計された新しい人工知能システムを開発した。
彼のチームは、両方のタイプのノイズをシミュレートし、その 2 つを区別できるように AI をトレーニングすることでこれを実現しました。
例えば、宇宙信号は「望遠鏡をその方向に向けたときにのみ現れ、そこから離れると消える」とマー氏は言います。
このプロジェクトでは、従来の分析では検出できなかった 8 つの潜在的な宇宙信号をすでに特定しています。 しかし、マー氏は、観察がまだ繰り返されていないため、偽陽性である可能性が高いと考えています。
人工知能は、より身近な、より控えめな性質の生命の兆候を検出するためにも使用されています。
昨年、NASAのパーサヴィアランス探査機は火星のジェゼロ・クレーターからサンプルの収集を開始し、すべてがうまくいけば数年以内に地球に帰還する予定だ。
実際、科学者らは、探査車のシャーロック装置が紫外線下で発光する有機化合物を検出したと信じている。
しかし、有機化合物は非生物学的プロセスを通じて生成される可能性があるため、それらが地球上の過去の生命に由来するかどうかを判断することはまだ不可能です。
しかし、カーネギー科学研究所による新しい研究のおかげで、すべてが変わる可能性があります。カーネギー科学研究所は、人工知能を使用して岩石サンプルを分析し、現在または過去の生命の兆候を探しています。
研究チームは、AIが元生物と非生物を約90%の精度で区別できることを発見した。
「これは、分子バイオシグネチャーを探索するための非常に新しいアプローチです」と共同主任研究者のロバート・ヘイゼン博士は言います。
「私たちは機械学習を使用して、サンプルごとに 50 万個のデータ ポイントを生成する分析手法を通じて膨大な量のデータをすべて調べます。そのため、分子分布の微妙なパターンを探しています。」
最初の計画は、このシステムを使用して地球の古代サンプルと、隕石の形をした火星のサンプルを分析することです。 しかし、ヘイゼン氏はこう言う。 [one of Saturn’s moons]「あるいは、慎重に設計された機器を火星の表面に着陸させることも考えられます。」
まだ初期段階にあり、AI によって生成された有望な結果は、屋上から発表される前に、他の観測や物理ベースのモデルによって検証される必要があります。 しかし、より多くのデータが収集され、分析されるにつれて、地球外生命体が存在する場合、それを発見する可能性は常に増加しています。
一方、ダイアモンド氏は「進歩は努力の量で測られるが、結果はまだ測れない」と言う。
「アマチュア主催者。ビールの伝道者になりたい。一般的なウェブファン。認定インターネット忍者。熱心な読者。」
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