Cientistas da 'Universidade Curtin', na Austrália, Detectam Sinais Estranhos em Dados de Rádio Usando Inteligência Artificial
Olá leitores e leitoras do BS!
Segue agora uma notícia postada ontem (31/01) no
site ‘Olhar Digital’ destacando que Algoritmo de Inteligência Artificial
desenvolvido por uma equipe de cientistas da Universidade Curtin, na Austrália,
detectou sinais estranhos em dados
de Rádio. Entendam melhor essa
história pela matéria abaixo.
Brazilian Space
CIÊNCIA E ESPAÇO
Inteligência Artificial Detecta Sinais Estranhos em
Dados de Rádio
Algoritmo de Inteligência Artificial criado por
cientistas na Austrália, detectou sinais de rádio estranhos no universo
Por Flavia Correia
31/01/2023 - 11h46
Atualizada em 31/01/2023 - 21h03
Via: Website Olhar Digital - https://olhardigital.com.br
Nos últimos anos, uma explosão de programas de
Inteligência Artificial (IA) incrivelmente capazes, como Midjourney, DALL-E 2 e ChatGPT,
mostrou o rápido progresso que a ciência alcançou no aprendizado de máquina.
Imagem: arleksey – Shutterstock
Algoritmo de Inteligência Artificial desenvolvido por uma equipe de cientistas da Universidade Curtin, na Austrália, detectou sinais de rádio estranhos no universo. |
Agora, a IA é usada em praticamente todas as áreas de
pesquisa para ajudar os cientistas com tarefas de classificação de rotina.
Segundo o astrofísico Danny Price, em um artigo de sua
autoria publicado no site The Conversation, a IA também está ajudando
radioastrônomos a ampliar a busca por vida extraterrestre, e os resultados até
agora têm sido promissores.
“Como cientistas em busca de evidências de vida
inteligente além da Terra, construímos um sistema de IA que supera os
algoritmos clássicos em tarefas de detecção de sinais”, relatou Price, que é
pesquisador sênior na Universidade Curtin, na Austrália. “Nossa IA foi treinada
para pesquisar através de dados de radiotelescópios por sinais que não poderiam
ser gerados por processos astrofísicos naturais”.
Ele conta que, quando sua equipe alimentou a IA com um
conjunto de dados previamente estudado, o sistema descobriu oito sinais de
interesse que o algoritmo clássico perdeu. “Para ser claro, esses sinais
provavelmente não são de inteligência extraterrestre, e são mais provavelmente casos raros de
interferência de rádio”.
No entanto, essas descobertas – publicadas segunda-feira
(30) na revista Nature Astronomy – “destacam como as técnicas de IA
certamente vão desempenhar um papel contínuo na busca por inteligência
extraterrestre”, disse Price
Inteligência Artificial não é tão inteligente assim
Price explica que os algoritmos de IA não “entendem” ou
“pensam”. Eles se destacam no reconhecimento de padrões e provaram ser
extremamente úteis para tarefas como classificação – mas não têm a capacidade
de resolver problemas. “Eles só fazem as tarefas específicas para as quais
foram treinados”.
Assim, embora a ideia de uma IA detectando inteligência
extraterrestre soe como o enredo de um emocionante filme de ficção científica,
para o astrofísico, ambos os termos são falhos: “os programas de IA não são
inteligentes e as pesquisas por inteligência extraterrestre não conseguem
encontrar evidências diretas de inteligência”.
Em vez disso, os radioastrônomos procuram
“tecnoassinaturas” de rádio. Esses sinais hipotéticos indicariam a presença de
tecnologia e a existência de uma sociedade com a capacidade de aproveitar a
tecnologia para a comunicação.
“Para nossa pesquisa, criamos um algoritmo que usa
métodos de IA para classificar os sinais como sendo interferência de rádio ou
um candidato genuíno à assinatura tecnológica”, revelou Price. “E nosso
algoritmo está tendo um desempenho melhor do que esperávamos”.
O Que o Algoritmo de IA Desenvolvido Por Price Faz
Segundo o pesquisador, os radiotelescópios produzem
enormes volumes de dados, e nele há enormes quantidades de interferência de
fontes como telefones, WiFi e satélites. Os algoritmos de pesquisa precisam ser
capazes de filtrar assinaturas tecnológicas reais de “falsos positivos” – e
fazer isso rapidamente.
“Nosso classificador de IA atende a esses requisitos. Foi
concebido por Peter Ma, um estudante da Universidade de Toronto e principal
autor do nosso artigo. Para criar um conjunto de dados de treinamento, Peter
inseriu sinais simulados em dados reais e, em seguida, usou esse conjunto de
dados para treinar um algoritmo de IA chamado autocodificador”.
À medida que o autocodificador processava os dados,
segundo Price, ele “aprendia” a identificar características manifestadas nos
dados.
Em uma segunda etapa, esses recursos foram alimentados
com um algoritmo chamado classificador de floresta aleatória. “Este
classificador cria árvores de decisão para decidir se um sinal é digno de nota,
ou apenas interferência de rádio”.
Imagem: John M. Chase – Shutterstock
Telescópio Green Bank, nos EUA, identificou mais de 20,5 mil sinais de rádio com a ajuda do algoritmo de Inteligência Artificial. |
Depois de treinar o algoritmo de IA, a equipe de Price
alimentou mais de 150 terabytes de dados (480 horas de observação) do
Telescópio Green Bank, na Virgínia Ocidental. Foram identificadas 20.515 sinais
de interesse, que tiveram que ser inspecionados manualmente. “Destes, oito
sinais tinham as características de assinaturas tecnológicas e não podiam ser
atribuídos à interferência de rádio”, disse o pesquisador.
“Já estivemos em situações semelhantes antes. Em 2020,
detectamos um sinal que acabou sendo uma interferência de rádio perniciosa.
Embora monitoremos esses oito novos candidatos, a explicação mais provável é
que eles eram manifestações incomuns de interferência de rádio: não
alienígenas”.
Comentários
Postar um comentário