L’intelligence artificielle pourrait-elle nous aider à détecter des signaux extraterrestres ?

Depuis plusieurs décennies, les scientifiques écoutent sans relâche notre univers afin de détecter un signal radio en provenance d’un monde extraterrestre. Cette tâche, extrêmement fastidieuse, pourrait être grandement simplifiée en utilisant l’intelligence artificielle.

Bien que l’IA, avec ChatGPT en tête, soit principalement utilisée sur Terre, celle-ci pourrait bien être utilisée dans le cadre de recherches spatiales. D’ailleurs, elle a réussi à détecter un astéroïde « potentiellement dangereux ». Mais l’IA pourrait être bien plus utile, en nous aidant, entre autres, à détecter des signes de vie sur Mars, mais aussi au plus profond de notre galaxie.

Depuis plus de 60 ans, les scientifiques scrutent le ciel à la recherche d’une vie extraterrestre, sans succès. Il faut dire que la tâche est extrêmement complexe. En effet, si l’on tourne un radiotélescope vers les étoiles, celui-ci est saturé par des perturbations ionosphériques et des interférences radioélectriques (RFI) de notre propre technologie, mais également par le « bruit » ambiant. Il est ainsi extrêmement difficile d’y discerner un signal extraterrestre qui nous parviendrait.

L’intelligence artificielle, un atout de taille pour la science

Et c’est là que l’intelligence artificielle intervient. En effet, selon l’astronome et chercheur Eamonn Kerins, l’IA pourrait facilement faire le tri entre les signaux bien réels et les parasites. Le chercheur explique : « Vous traitez les données comme s’il s’agissait d’une botte de foin. Vous demandez ensuite à l’algorithme d’apprentissage automatique de vous dire s’il y a quelque chose dans les données qui n’est pas du foin, et on espère que c’est l’aiguille dans la botte de foin – à moins qu’il n’y ait d’autres choses dans la botte de foin« .

Selon Steve Croft, astronome du projet SETI Breakthrough Listen, l’entraînement de ce modèle d’IA consiste à « injecter des signaux dans les données, puis l‘algorithme apprend à rechercher des signaux similaires« .

De premiers essais ont été effectués sur le Green Bank, qui est le plus grand télescope entièrement orientable au monde. Eamonn Kerins précise : « Des tentatives ont été faites récemment pour passer au crible certaines des données de Breakthrough Listen à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique. Les données avaient déjà été passées au peigne fin par des moyens plus conventionnels, mais l’algorithme a tout de même été capable de repérer de nouveaux signaux après avoir été entraîné sur les éléments que nous connaissons« .

Source : space.com