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L’Intelligenza Artificiale va a caccia di ET con il Seti

L’Intelligenza Artificiale va a caccia di ET con il Seti

Aiuta a ridurre i segnali falsi positivi

31 gennaio 2023, 12:04

Redazione ANSA

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L’Intelligenza Artificiale va a caccia di ET con il Seti. Foto di Lukas da Pixabay - RIPRODUZIONE RISERVATA

L’Intelligenza Artificiale va a caccia di ET con il Seti. Foto di Lukas da Pixabay - RIPRODUZIONE RISERVATA
L’Intelligenza Artificiale va a caccia di ET con il Seti. Foto di Lukas da Pixabay - RIPRODUZIONE RISERVATA

A migliorare la ricerca delle civiltà extraterrestri arriva anche l’Intelligenza Artificiale: per la prima volta un algoritmo ‘intelligente’ è stato messo al lavoro per analizzare le centinaia di milioni di dati rilevati dal programma Seti (Search for Extraterrestrial Intelligence) e della Breakthrough Listen Initiative in cerca di ‘tecnofirme’ aliene. Il suo primo impiego, spiegano su Nature Astronomy i ricercatori guidati da Peter Xiangyuan Ma dell’università di Toronto, ha permesso di ridurre di oltre 100 volte il numero di falsi segnali positivi rispetto a quanto si otteneva usando metodi classici. 

Uno dei metodi usati per la caccia alle possibili civiltà aliene è quella di cercare tra i segnali rilevati dai telescopi eventuali tecnofirme, ossia segnali elettromagnetici dovuti a qualche attività tecnologica qualcosa di analogo, ad esempio, ai segnali che inviamo attraverso i nostri satelliti per le tv o alle trasmissioni radio. Un’impresa resa molto complicata dai tanti segnali prodotti sulle Terra proprio dall’uomo e che spessissimo vanno a interferire con i dati in arrivo da stelle lontane.

Si tratta di falsi positivi che a volte illudono i cercatori di alieni e vanificano spesso gli sforzi fatti. Proprio per ridurre questi falsi positivi i ricercatori di Seti e Breakthrough Listen Initiative hanno messo a punto una IA capace di riconoscere tutte le interferenze umane meglio di quanto fatto finora. A certificarne il successo parlano i numeri: dei 115 milioni di dati in arrivo da 820 stelle vicine la nuova IA ha identificato 10.515 segnali di possibile interesse contro i 3 milioni di segnali ritenuti positivi usando i metodi ‘classici’. Una riduzione notevole dei dati su cui poi bisognerebbe approfondire lo studio e che permette così di ridurre lo spreco di tempo e risorse. Il metodo, aggiungono i ricercatori, potrebbe essere implementato anche per analizzare i dati in arrivo dal grande osservatorio nelle onde radio MeerKat e il futuro Square Kilometer Array.

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