Im Rahmen der Breakthrough Listen-Initiative zur Suche nach außerirdischem Leben (SETI) sind Wissenschaftler*innen einen neuen Weg gegangen. Sie haben statt bisheriger Analysemöglichkeiten eine KI für die Datenauswertung zu Hilfe genommen.

Suche nach außerirdischem Leben: So nützlich ist KI

Laut Studie handelt es sich bei der Untersuchung um eine umfassende, auf Deep Learning basierende Suche nach Technosignaturen. Diese würden hypothetisch betrachtet die Präsenz von Technologie andeuten und stellvertretend die Existenz einer Gesellschaft, die fähig ist, über Technologie zu kommunizieren. Kurz gesagt: außerirdisches Leben.

Sie stützt sich auf 820 Sternziele aus dem Hipparcos-Katalog – einem hochpräzisen Sternkatalog basierend auf den Messungen durch den Astrometriesatelliten Hipparcos – mit insgesamt mehr als 480 Stunden On-Sky-Daten. Aufgenommen wurden diese wiederum mithilfe des Robert C. Byrd Green Bank Telescope.

Wie Danny Price, leitender Postdoktorand am Internationalen Zentrum für Radioastronomieforschung (ICRAR) der Curtin University, erklärt, entwickelte man zunächst einen Algorithmus. Er nutzt KI-Methoden, um Signale entweder als Funkstörung oder als echten Kandidaten für eine Technosignatur zu klassifizieren.

Dadurch hielt man die Rate an „falsch-positiven“ Signaturen, also jenen, die beispielsweise durch Handys, WLAN oder Satelliten erzeugt werden, überschaubar gering. Und reduzierte zugleich die Menge an Kandidatensignalen um etwa zwei Größenordnungen im Vergleich zu früheren Analysen.

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8 interessante Signale entdeckt

Damit die künstliche Intelligenz, genannt Autoencoder, ihre Aufgabe überhaupt aufnehmen konnte, musste sie zunächst trainiert werden. Simulierte Signale transformiert in reale Daten halfen dabei. Dadurch, dass sie das Datenset verarbeitete, lernte die KI, hervorstechende Merkmale zu identifizieren.

In einem zweiten Schritt „fütterte“ man diese Merkmale an einen anderen Algorithmus, der als Klassifikator dient. Er erstellte Entscheidungsbäume, nach denen festgelegt wird, ob ein Signal beachtenswert oder nur eine Funkstörung ist.

Erst im Anschluss an das Training gab man die oben genannten eigentlichen Daten des Byrd Green Bank Telescope an die KI zur Analyse weiter. Aus den so identifizierten 20.515 Signalen von Interesse, die man dann manuell inspizierte, stachen am Ende acht mit Merkmalen einer Technosignatur heraus, denen keine Funkstörung zugeordnet werden konnte.

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Ursprung bisher nicht geklärt

Das Problem: Beim Versuch, die entdeckten Signale mit dem Teleskop erneut zu beobachten, ließ sich keines davon noch einmal aufgespüren. Dass es sich am Ende nicht doch um Funkstörungen und nicht um potentielle Hinweise auf außerirdisches Leben handelte, kann deshalb weiterhin nicht komplett ausgeschlossen werden. Die Forschenden hoffen darauf, durch neue Technologien in der Zukunft mehr in Erfahrung zu bringen.

Quellen: The Conversation, Nature Astronomy: „A deep-learning search for technosignatures from 820 nearby stars“ (2023)

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