L’Intelligence artificielle (IA) est désormais utilisée dans pratiquement tous les domaines scientifiques pour aider les chercheurs dans leurs tâches de classification de routine. Elle aide également les équipes de radioastronomes à analyser les monceaux de données qu’ils collectent dans l’univers, élargissant ainsi, de manière inédite, la recherche de vie extraterrestre. Les résultats obtenus jusqu’à présent sont prometteurs.
Il y a environ 540 millions d’années, diverses formes de vie ont soudainement commencé à émerger des fonds marins boueux de la planète Terre. Cette période est connue sous le nom d’explosion cambrienne, et ces créatures aquatiques sont nos lointains ancêtres. Toute la vie complexe sur Terre a évolué à partir de ces créatures sous-marines. Nous sommes peut-être en train de vivre une explosion cambrienne de l’intelligence artificielle (IA). Ces dernières années, une vague de programmes d’IA incroyablement performants, tels que Midjourney, DALL-E 2 et ChatGPT, a mis en évidence les progrès rapides que nous avons réalisés en matière d’apprentissage automatique.
L’IA est désormais utilisée dans pratiquement tous les domaines scientifiques pour aider les chercheurs dans leurs tâches de classification de routine. Elle aide également notre équipe de radioastronomes à élargir la recherche de vie extraterrestre, et les résultats obtenus jusqu’à présent sont prometteurs.
Découvrir des signaux extraterrestres grâce à l’IA
En tant que scientifiques à la recherche de preuves de vie intelligente au-delà de la Terre, nous avons construit un système d’IA qui bat les algorithmes classiques dans les tâches de détection de signaux. Notre IA a été entraînée à rechercher dans les données des radiotélescopes des signaux qui ne pouvaient pas être générés par des processus astrophysiques naturels.
Lorsque nous avons donné à notre IA un ensemble de données précédemment étudié, elle a découvert huit signaux intéressants que l’algorithme classique n’avait pas détectés. Pour être clair, ces signaux ne proviennent probablement pas d’une intelligence extraterrestre, mais plutôt de rares cas d’interférence radio.
Néanmoins, nos résultats, publiés ce 31 janvier dans Nature Astronomy, montrent que les techniques d’IA sont appelées à jouer un rôle important dans la recherche d’une intelligence extraterrestre.
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Pas si intelligents que ça
Les algorithmes d’IA ne « comprennent » ni ne « pensent ». Ils excellent dans la reconnaissance des formes et se sont révélés extrêmement utiles pour des tâches telles que la classification, mais ils n’ont pas la capacité de résoudre des problèmes. Ils ne font que les tâches spécifiques pour lesquelles ils ont été créés.
Ainsi, bien que l’idée d’une IA détectant une intelligence extraterrestre ressemble à l’intrigue d’un roman de science-fiction passionnant, les deux termes sont erronés : Les programmes d’IA ne sont pas intelligents, et les recherches d’intelligence extraterrestre ne peuvent pas trouver de preuves directes d’intelligence.
Les radioastronomes recherchent plutôt des « technosignatures » radio. Ces signaux hypothétiques indiqueraient la présence de technologie et, par procuration, l’existence d’une société capable d’exploiter la technologie pour communiquer.
Pour nos recherches, nous avons créé un algorithme qui utilise des méthodes d’IA pour classer les signaux comme étant soit des interférences radio, soit de véritables technosignatures. Et notre algorithme est plus performant que nous l’avions espéré.
Ce que fait notre algorithme d’IA
La recherche de technosignatures s’apparente à la recherche d’une aiguille dans une botte de foin cosmique. Les radiotélescopes produisent d’énormes volumes de données, dans lesquels se glissent d’énormes quantités d’interférences provenant de sources telles que les téléphones, le WiFi et les satellites.
Les algorithmes de recherche doivent être capables de distinguer les véritables technosignatures des « faux positifs », et ce rapidement. Notre classificateur IA répond à ces exigences. Il a été conçu par Peter Ma, un étudiant de l’Université de Toronto et l’auteur principal de notre article. Pour créer un ensemble de données d’entraînement, Peter a inséré des signaux simulés dans des données réelles, puis a utilisé cet ensemble de données pour entraîner un algorithme d’IA appelé « autoencodeur ». En traitant les données, l’auto-codeur a « appris » à identifier les caractéristiques saillantes des données.
Dans un deuxième temps, ces caractéristiques ont été transmises à un algorithme appelé classificateur de forêt aléatoire. Ce classificateur crée des arbres de décision pour décider si un signal est digne d’intérêt ou s’il s’agit d’une simple interférence radio, ce qui permet de séparer les « aiguilles » de la botte de foin des technosignatures.
Après avoir formé notre algorithme d’IA, nous lui avons fourni plus de 150 téraoctets de données (480 heures d’observation) provenant du télescope de Green Bank en Virginie occidentale. Il a identifié 20 515 signaux intéressants, que nous avons ensuite dû inspecter manuellement. Parmi ceux-ci, huit signaux présentaient les caractéristiques des technosignatures et ne pouvaient pas être attribués à des interférences radio.
Huit signaux, pas de re-détections
Pour essayer de vérifier ces signaux, nous sommes retournés au télescope pour ré-observer les huit signaux d’intérêt. Malheureusement, nous n’avons été en mesure d’en re-détecter aucun lors de nos observations de suivi.
Nous nous sommes déjà retrouvés dans des situations similaires. En 2020, nous avons détecté un signal qui s’est avéré être une interférence radio pernicieuse. Même si nous allons surveiller ces huit nouveaux candidats, l’explication la plus probable est qu’il s’agissait de manifestations inhabituelles d’interférences radio : pas d’extraterrestres.
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Malheureusement, le problème des interférences radio n’est pas près de disparaître. Mais nous serons mieux équipés pour y faire face au fur et à mesure de l’apparition de nouvelles technologies.
Affiner la recherche
Notre équipe a récemment déployé un puissant processeur de signaux sur le télescope MeerKAT en Afrique du Sud. MeerKAT utilise une technique appelée interférométrie pour combiner ses 64 antennes paraboliques et en faire un seul télescope. Cette technique permet de mieux déterminer l’endroit du ciel d’où provient un signal, ce qui réduit considérablement les faux positifs dus aux interférences radio.
Si les astronomes parviennent à détecter une technosignature qui ne peut être expliquée par des interférences, cela suggérerait fortement que les humains ne sont pas les seuls créateurs de technologie dans la Galaxie. Ce serait l’une des découvertes les plus profondes que l’on puisse imaginer.
Dans le même temps, si nous ne détectons rien, cela ne signifie pas nécessairement que nous sommes la seule espèce « intelligente » capable d’utiliser la technologie. Une non-détection pourrait aussi signifier que nous n’avons pas cherché le bon type de signaux, ou que nos télescopes ne sont pas encore assez sensibles pour détecter les faibles transmissions des exoplanètes lointaines.
Il se peut que nous devions franchir un seuil de sensibilité avant de pouvoir faire une explosion cambrienne de découvertes. Sinon, si nous sommes vraiment seuls, nous devrions réfléchir à la beauté unique et à la fragilité de la vie ici sur Terre.
Danny C Price, chargé de recherche principal, Université Curtin
Cet article est republié de The Conversation-US partenaire éditorial de UP’ Magazine. Lire l’article original.
