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約5億4千万年前、地球上の泥の海底から突然、多様な生命体が誕生した。この時代を「カンブリア紀の大爆発」と呼ぶが、この水生生物は私たちの太古の祖先なのだ。

地球上のすべての複雑な生命は、この水中生物から進化した。科学者たちは、海の酸素濃度がある閾値よりわずかに高くなっただけだと考えている。

今、私たちは人工知能(AI)のカンブリア紀の爆発の真っ只中にいるのかも知れない。ここ数年、「Midjourney」「DALL-E 2」「ChatGPT」など、信じられないほど高性能なAIプログラムが次々と登場し、機械学習が急速に進歩していることが示されているのだ。

現在、AIは科学のほぼすべての分野で利用され、研究者の日常的な分類作業を助けている。また、私たちの電波天文学者チームは、地球外生命体の探索を拡大するためにAIを活用しており、これまでのところ有望な結果を得ている。

AIで宇宙人の信号を発見する

地球外に知的生命体が存在する証拠を探す科学者として、私たちは信号検出タスクにおいて従来のアルゴリズムを凌駕するAIシステムを構築した。このAIは、電波望遠鏡のデータから、自然な天体物理学的プロセスによって生成されない信号を検索するように訓練されている。

このAIに過去に研究されたデータセットを与えたところ、古典的アルゴリズムが見逃していた8つの興味深いシグナルを発見したのだ。ただ、はっきり言って、これらの信号は地球外生命体からのものではなく、電波干渉のレアケースである可能性が高い。

しかし、今回の成果は、『Nature Astronomy』に掲載され、地球外知的生命体の探索において、AI技術が今後も重要な役割を果たすことが明らかになった。

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大量の電波データから発見された信号を分類するために、AIベースのシステムがますます活用され、宇宙人の生命探査のスピードアップに役立っている。(DALL-E 2による生成画像:著者提供)

それほど知的ではない

AIアルゴリズムは「理解」したり「考える」ことは出来ない。パターン認識には優れており、分類などの作業には非常に有用であることが証明されているが、問題を解決する能力はない。ただ、訓練された特定のタスクをこなすだけだ。

そのため、AIが地球外生命体を発見するというアイデアは、まるでエキサイティングなSF小説の筋書きのように聞こえるが、どちらの言葉にも欠陥がある。AIプログラムは知的ではないし、地球外生命体を探しても、知性を示す直接的な証拠は見つからないのだ。

その代わり、電波天文学者は電波の「テクノシグネチャー」を探す。これらの仮説に基づいた信号は、技術の存在を示し、代理として、技術を通信に利用する能力を持つ社会の存在を示すことになる。

私たちの研究では、AIを用いて信号を電波干渉と本物のテクノシグネチャーの候補に分類するアルゴリズムを作成した。そして、このアルゴリズムは期待以上の成果を上げている。

私たちのAIアルゴリズムが行っていること

テクノシグネチャーの探索は、宇宙の干し草の山から針を探すようなものだと言われている。電波望遠鏡は膨大な量のデータを生成し、その中には電話、Wi-Fi、人工衛星などからの膨大な量の干渉が含まれている。

検索アルゴリズムは、「偽陽性」から本物のテクノシグネチャーをふるいにかける必要があり、またそれを迅速に行う必要がある。私たちのAI分類器は、このような要求に応える。

このAI分類器は、トロント大学の学生であり、論文の主執筆者であるPeter Maによって考案された。Peter Maは、学習データを作成するために、実際のデータにシミュレーション信号を挿入し、そのデータセットを使ってオートエンコーダーと呼ばれるAIアルゴリズムを学習させた。オートエンコーダーは、データを処理しながら、データの顕著な特徴を識別することを「学習」していった。

第二段階として、これらの特徴をランダムフォレスト分類器と呼ばれるアルゴリズムに供給した。この分類器は、信号が注目すべきものなのか、それとも単なる電波障害なのかを判断する決定木を作成し、干し草の山からテクノシグネチャーの「針」を切り離すのだ。

AIアルゴリズムの学習後、ウェストバージニア州のグリーンバンク望遠鏡の150TB(480観測時間)以上のデータを与えたところ、20,515個のシグナルを識別することができた。すると、20,515個のシグナルが見つかり、それを手作業で調べた。このうち、電波干渉によらないテクノシグネチャの特徴を持つシグナルは8個だった。

8つの信号、再探知なし

これらのシグナルを検証するために、望遠鏡に戻り、8つのシグナルをすべて再観測した。しかし、その後の観測では、残念ながら1つも再検出することができなかった。

以前にも同じような状況に陥ったことがある。2020年に私たちは信号を検出したが、悪質な電波干渉であることが判明した。この8つの新しい候補を監視していくが、最も可能性が高いのは、電波干渉の異常な現れであって、宇宙人ではないということだ。

残念ながら、電波干渉の問題が解決することはない。しかし、新しい技術が開発されれば、私たちはより良い方法で電波障害に対処できるようになるだろう。

探索を絞り込む

私たちのチームは最近、南アフリカのMeerKAT望遠鏡に強力なシグナルプロセッサを導入した。MeerKATは干渉計という技術を使って、64個のアンテナを組み合わせて1つの望遠鏡として機能させている。この技術により、信号が空のどこから来たかを正確に特定することができ、電波干渉による誤検出を大幅に減らすことができるのだ。

もし天文学者が干渉として説明できないテクノシグネチャーを検出することに成功すれば、人類が銀河系内で唯一の技術創造者ではないことを強く示唆することになるだろう。これは想像を絶する大発見となる。

同時に、もし何も検出されなかったとしても、私たちだけが技術的に可能な「知的」種であるとは限らない。検出されないということは、私たちが適切な種類の信号を探していない、あるいは私たちの望遠鏡が遠くの太陽系外惑星からの微弱な通信を検出できるほど感度が高くないということもあり得るのだ。

カンブリア紀の爆発的な発見をするためには、感度の閾値を超える必要があるかも知れない。あるいは、もし私たちが本当に孤独であるならば、この地球上の生命のユニークな美しさとはかなさについて考えるべきかも知れない。

本記事はThe Conversationに掲載された記事「AI is helping us search for intelligent alien life – and we’ve already found 8 strange new signals」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

著者紹介
danny c price

Danny C Price

Senior research fellow, Curtin University

私はオーストラリアのBreakthrough Listenのプロジェクトサイエンティストであり、国際電波天文研究センター(ICRAR)のカーティン大学ノードの上級研究員でもあります。電波望遠鏡の製作、地球外生命体の探索、そして謎めいた高速電波バースト(FRB)の研究を行っています。現在、オーストラリアでの「Breakthrough Listen」活動を主導しており、低周波望遠鏡のための新しい高解像度全天観測技術の研究にも取り組んでいます。

Webサイト : ICRAR

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