「AIが異星生命を探す訓練を受けています」

AIは異星生命を探す訓練を受けています

凍った海の月から一方が永遠の夜の惑星まで、ゴールディロックスゾーンには数え切れないほどの奇妙な世界があります。理論的には、エイリアンが進化する可能性のある領域です。宇宙での生命の探索は、長い間人間の想像力を捉え続けてきました。今や、コンピュータの助けを借りることで、科学者たちはノイズの中から信号を見つける可能性がこれまで以上に高まっています。

テクノシグネチャとバイオシグネチャ

宇宙での生命の探索には2つの形態があります。一方では、他の惑星で進化した細菌や菌類などの生物を見つけるという使命があります。エイリアンのカビの化石の存在だけでも、私たちが知る生命の概念を根底から揺るがす重大な影響を与えるでしょう。

バイオシグネチャは、過去または現在の生命、知的または無脳の証拠です。それは足跡や骨だけに限られません。化学物質、バイオフィルム、大気中のガス、さらには遠くから見える反射特性も、生命の存在を示す可能性があります。

しかし、一部の科学者はアメーバ以上を求めています。異星の知的生命探索（SETI）の愛好家たちは、高度な文明の兆候であるテクノシグネチャを密に耳を傾けて探しています。これらの特定のバイオシグネチャには、ラジオ波も含まれます。ラジオ望遠鏡は宇宙を見るのではなく、聴くことで検出できます。

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AIがチームに参加

2023年現在、研究者たちはテクノシグネチャの証拠を見つけていませんが、それは試みていないということではありません。機械学習の新たな進歩がSETI分野に新たな活力を与えています。

Stanford大学のFei-Fei Liは、2009年に1,400万以上のラベル付き画像データベースであるImagenetを無料で公開しました。多くの研究者がこれを利用して独自の機械学習モデルを開発しました。それ以来、人工知能（AI）は医学からプログラミングまであらゆる分野で大きな進歩を可能にしました。

AIは膨大なデータを処理する際に優れた性能を発揮します。科学者たちは現在、宇宙での生命の探索にリモートセンシング手法を使用しています。つまり、他の月や惑星から岩石のような物理的なサンプルではなく、情報を収集しています。これは同時に、データをすべて見る必要があることを意味します。

手作業で行うと、エベレスト山で金を採るような作業はほぼヘラクレスの努力に等しいものになります。それは実用的ではありません。幸いなことに、AIソフトウェアは研究者がテクノシグネチャと考えられる信号を探すことができます。機械学習モデルは過去の信号を分析し、将来的にどのような音になるかを予測して、エイリアンの世界から来るかもしれない異常を検出できます。

エンジニアは大規模なデータセットでアルゴリズムをトレーニングし、AIが地球からの電波などの地球由来の干渉音を認識できるようにします。これにより、ソフトウェアは誤報を除外するのに役立ちます。データ分析の助けを借りて、NASAは5,400以上の惑星をカタログ化しています。その中には居住可能な惑星もあるかもしれません。

現実の応用

2023年2月、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の天文学者たちは、Breakthrough Listenという市民科学プロジェクトを開始しました。このプロジェクトでは一般の人々がラジオ信号の画像を見ることができます。ボランティアは画像を干渉の可能性のある形態として分類し、ウェストバージニア州のグリーンバンク天文台のSETIデータを解析するAIアルゴリズムのトレーニングを支援しています。

グリーンバンクは住民に電子機器の使用を許可していないことで有名です。天文台の巨大な電波望遠鏡は、電波の静寂を必要とするため、この地域の住民はWi-Fi、電子レンジ、携帯電話などを使用することができません。データをUCLAのAIプロジェクトにエクスポートすることで、グリーンバンクは宇宙での生命の探索においてクラウドソーシングを最大限に活用することができます。

カリフォルニアのSETI研究所の研究者たちは、Salar de Pajonalesの塩のドーム、結晶、岩石に生息する微生物をマッピングしました。このチリのアタカマ砂漠とアルティプラーノ地域にまたがる塩平原は、見かけは荒涼とした惑星に見えるかもしれませんが、実際には生命で満ちている可能性があります。

このグループは研究者のFreddie Kalaitzisと協力して、AIモデルをトレーニングし、砂漠の中で生命と関連するパターンを探すことができました。機械学習と統計生態学を組み合わせることで、研究者たちは環境に存在するほとんどのバイオシグネチャを検出できることを発見しました。また、ほとんどの微生物はより水が利用可能な地域に集中していることもわかりました。

ドローンや衛星の中には、このようなAIツールが他の惑星でのバイオシグネチャを検出するかもしれません。チームは乾燥した谷、永久凍土の被覆された土壌、他の場所の温泉をマッピングし、機械学習モデルをさらにトレーニングする予定です。いつか、それが宇宙ミッションに適した状態になるかもしれません。

AIのもう一つの実用的な使い道は、データをランク付けされたリストに整理することです。科学者たちは、潜在的に有望な衛星や惑星を持つ星をランク付けするために機械学習を利用しています。このデータを使用して、世界最大の単一の望遠鏡である中国のFAST（Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope）ラジオ望遠鏡を使用したSETIプロジェクトを実施する予定です。

AIと宇宙での生命の探求

一部の否定的な意見を持つ人々にとって、SETI（Search for Extraterrestrial Intelligence）の研究は、まだ地球外生命の証拠を見つけることができていないため、時間の無駄だと見なされています。しかし、膨大な量のデータの収集は、他の科学の分野にも影響を与えることとなりました。

少なくとも、SETIは機械学習の分野を進歩させ、無数の人々に対して地球外生命の兆候を探る視野を広げました。最良の場合、SETIは何か本当に驚くべきものを見つけるかもしれず、歴史の流れを永遠に変えることができるでしょう。もし誰かか何かがそこにいるのなら、SETIの研究者たちは最初にその存在を知ることになるでしょう。

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