72 sinais extraterrestres detetados pelos cientistas do SETI

Cientistas detetaram 72 sinais extraterrestres e ainda não sabem a sua causa, mas sugerem uma forma de transporte alienígena.

Cientistas em busca de vida extraterrestre dizem ter detetado 72 sinais misteriosos de uma galáxia alienígena usando inteligência artificial (IA).

Os cientistas do Instituto SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) descobriram os sinais incomuns ao examinar 400 terabytes de dados de rádio de uma galáxia anã a 3 mil milhões de anos-luz da Terra.

Quase toda tecnologia de inteligência artificial envolve a automação da análise de dados, vasculhando grandes conjuntos de dados para identificar padrões ou ocorrências incomuns.

De acordo com a Sky News, os sinais que detetaram – explosões rápidas de rádio (FRBs) – são impulsos rápidos e brilhantes que foram descobertos em 2007 e que se acredita virem de galáxias distantes, embora ainda não se saiba a sua causa.

“A natureza do objeto que os emite é desconhecida“, disse uma fonte do SETI, acrescentando: “Existem muitas teorias, incluindo que elas podem ser as assinaturas da tecnologia desenvolvida pela vida inteligente extraterrestre“.

No ano passado, cientistas da Universidade de Harvard sugeriram que as FRBs poderiam resultar de vazamentos de energia de poderosos transmissores construídos por civilizações alienígenas, com o intuito de enviar navios de vela gigantes em viagens interestelares.

Uma vela leve usaria a pequena quantidade de pressão exercida pela luz para produzir uma aceleração pequena, mas constante, permitindo que uma nave espacial alcance uma grande velocidade.

As FRBs foram detetadas em dados recolhidos pelo Green Bank Telescope, parte da Zona de Rádio Silenciosa dos EUA, onde os sinais de comunicação sem fios são proibidos para evitar a interferência com os telescópios.

Gerry Zhang, um estudante de doutorado em Berkeley, desenvolveu o algoritmo usado para examinar 400 terabytes de dados, no qual outro cientista já tinha identificado 21 FRBs.

“O trabalho de Gerry é estimulante não apenas porque nos ajuda a entender o comportamento dinâmico das FRBs com mais detalhes“, disse o Dr. Andrew Siemion, do SETI, “mas também pela promessa que demonstra de usar a aprendizagem de máquinas para detetar sinais perdidos por algoritmos clássicos“.
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