Dank neuartiger KI: Astronomen entdecken potentielle Alien-Signale: In der Hoffnung, eines Tages auf intelligentes außerirdisches Leben zu stoßen, horchen Astronomen bereits seit mehreren Dekaden ins All. Dabei suchen sie gezielt nach sogenannten Technosignaturen, also nach Radiosignalen, die einer Zivilisation auf einem anderen Planeten zuzuordnen sind.

Bereits im Jahr 1977 schien es dem SETI-Projekt dann tatsächlich gelungen, als dort ein starker Strahlenimpuls erfasst wurde, der weder irdischen Ursprunges gewesen zu sein, noch durch eine astronomische Radioquelle erklärt werden konnte. Allerdings blieb es bei diesem einen Mal, so dass der Ursprung des Signals nie geklärt werden konnte.

Zwar gab es daraufhin einige weitere zunächst vielversprechende Kandidaten, wie etwa das BLC1-Signal, das im Jahr 2020 empfangen wurde, doch diese konnten schließlich der Erde zugeordnet werden.

Erschwert wird die gezielte Suche dadurch, dass Radioteleskope durch einen dichten, aus unzähligen Signalen gewobenen Rauschteppich horchen müssen. Der Radio-Astronom Steve Croft von der University of California in Berkeley erklärt: „Die große Mehrheit der von unseren Teleskopen detektierten Signale kommt von unserer eigenen Technologie – GPS-Satelliten, dem Mobilfunk und ähnlichem.“

Die Suche nach Technosignaturen von einer fremden Zivilisation ähnelt daher der Suche nach der Nadel im Heuhaufen.“

Um der Masse an Signalen Herr zu werden, kommen bei Projekten wie SETI oder Breakthrough Listen spezielle Algorithmen zum Einsatz, deren Aufgabe es ist, bekannte Signale und Störquellen herauszufiltern.

Da es bisher dennoch nicht möglich war, eventuelle Technosignaturen effektiv von dem Hintergrundrauschen zu trennen, entwickelte der Mathematik- und Physik-Student Peter Ma von der University of Toronto ein neues KI-System, das in der Lage ist, Radiodaten weit gründlicher als bisher zu durchforsten.

Um selbst schwache Technosignaturen gezielt zu detektieren, sind bei dem sogenannten Autoencoder zwei lernfähige Algorithmen hintereinander geschaltet – der erste wird von den Wissenschaftlern gezielt auf die typischen Merkmale von Technosignaturen hin trainiert und gibt das dabei erworbene Wissen dann an den für die die eigentliche Filterung und Identifizierung potenzieller Alien-Signale verantwortlichen zweiten Algorithmus weiter.

Im Rahme der Studien kam das neue System zunächst bei einer Himmelsdurchmusterung des Green-Banks-Radioteleskops in den USA zum Einsatz. „Wir haben insgesamt 150 Terabyte an Daten von 820 nahen Sternen durchsucht“, so Ma.

Zuvor hatten die althergebrachten Algorithmen diese Radiosignale bereits durchleuchtet und waren nicht fündig geworden – die von Ma entwickelte KI schlug jedoch an und stieß auf gleich acht Radiosignale, die typische Merkmale von Technosignaturen aufweisen. 

„Diese acht als interessant eingestuften Signale kommen von fünf verschiedenen Sternen, die zwischen 30 und 90 Lichtjahren von uns entfernt liegen.“

Sämtliche Signale zeichneten sich unter anderem durch eine geringe Frequenzbreite aus und dauerten nur wenige Minuten an. Allerdings konnten sie nur einmal erfasst werden und sind von daher nicht näher zu analysieren, geschweige denn zurückzuverfolgen. Eine erneute Ausrichtung des Radioteleskopes brachte keine neuen Ergebnisse.

Das Team um Ma betont: „Wir können daher nicht definitiv sagen, ob diese acht Signale wirklich von außerirdischen Intelligenzen stammen.“

Wie es heißt, wolle man die fünf fraglichen Sterne aber künftig genau im Blick behalten und regelmäßig auf potentielle Technosignaturen hin abklopfen. Zudem soll die KI zur Signalfahndung auch die Daten anderer Radioteleskope durchleuchten. So zum Beispiel als nächstes beim südafrikanischen MeerKAT-Array.

Ma: „Wir erweitern unsere Suche damit auf rund eine Million Sterne. Dies wird uns bei der Suche nach Antworten auf die Frage helfen, ob wir allein im Universum sind.“

Quelle: focus.de