大学生が宇宙人の電波信号を探すのに役立つAIを開発した

高度な人工知能を利用して人類が地球外生命体の兆候を探すのを助けるというのは、SF小説の筋書きのように聞こえるかもしれない。しかし、これは研究者が地球外生命体検出方法論を迅速化し、改善するためにますます採用している戦略である。Nature Astronomyに掲載された新しい論文が明らかにしているように、この分野で最も有望な進歩の 1 つは、ある大学生のおかげで実現したのかもしれない。

過去数年間、トロント大学で数学と物理学を専攻する3年生のピーター・マーは、地球外知的生命体の「技術的特徴」を見つける取り組みであるSETIとブレイクスルー・リッスの指導者たちと協力し、地球外生命体の探索において大量の銀河系無線信号を解析できる新しいニューラルネットワーク技術を開発してきた。SETIのFAQによると、狭帯域無線周波数はETの存在を示す指標になる可能性があると仮説されている。ETの存在には「特別に作られた送信機」が必要だからだ。

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従来の検索アルゴリズムは、人間が定義したとおりに異常を特定するだけでしたが、Ma のディープラーニング システムは、人間が指示するアルゴリズムでは再現できないことが多い代替の思考モードを可能にします。

PopSciへの電子メールで、Ma 氏は次のように説明しています。「人々は機械学習やディープラーニングのコンポーネントを検索技術に組み込み、検索を支援してきました [強調表示]。私たちの技術は検索です。つまり、プロセス全体がニューラルネットワークに実質的に置き換えられるということです。もはや単なるコンポーネントではなく、全体なのです。」

マザーボードやその他のメディアが最近指摘したように、控えめに言っても、結果はすでに有望だ。マー氏のシステムは、8つの新しい興味深い信号を発見した。さらに、マー氏のディープラーニング プログラムは、以前は古典的な手法で分析されていたが、当時はそれ以上の調査に値するものは何もないと判断されていた、820個の近隣の恒星からの150テラバイトのデータを調べているときに、地球外生命体の証拠となる可能性のあるものを発見した。

月曜日に公開されたマー氏の要約によると、この大学生は以前、標準的な教師あり検索モデルは訓練されたシミュレートされた信号に一致する候補しか見つけられず、任意の異常を一般化できないことから、制約が厳しすぎると感じていた。同様に、既存の教師なし手法は「制御不能」で、わずかな変化でもフラグを立て、「ほとんどがジャンク」を返す。ディープラーニング プログラムの訓練中に重み付けされた考慮事項を中間的に交換することで、マー氏は彼と彼のチームが「両方の長所をバランスよく取り入れることができる」ことを発見した。

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その結果、表面上は、地球外生命体の潜在的な兆候を校正する追加のツールとなり、人間の目や他の AI プログラムでさえ見逃す可能性のある異常をハイライトできる。とはいえ、Ma 氏は、このプログラムが無人というわけではなく、研究者が求める特性を学習させるには膨大なエンジニアリングが必要だったと説明する。「結局のところ、人間による検証が必要です。科学研究​​を行うのに、ニューラル ネットワークのようなブラック ボックス ツールだけに頼ったり、信頼したりすることはできません」と同氏は書いている。「これは科学者のためのツールであり、科学者に代わるものではありません。」

マー氏はまた、新たに発見された 8 つの興味深い信号が統計的に地球外生命体の決定的な証拠となる可能性は低いと警告している。とはいえ、彼の新しい AI の進歩は、星をより正確に探査するための貴重なツールとなる可能性もある。SETI、Breakthrough Listen、そしてマー氏は、南アフリカの MeerKAT 望遠鏡アレイを使用した 24 時間年中無休のテクノシグネチャー観測や、「何ペタバイトにも及ぶ追加データから同様の信号を検索できる分析」に協力することをすでに計画している。