Así podría ayudarnos a encontrarla

Durante siglos, una de las grandes preguntas de la humanidad ha sido si estamos solos en el universo. Sabemos que existen miles de millones de estrellas en nuestra galaxia y que muchas de ellas tienen planetas orbitando a su alrededor. También sabemos que el universo contiene una cantidad gigantesca de galaxias, estrellas y mundos que apenas podemos estudiar con nuestros instrumentos actuales, pero encontrar vida fuera de la Tierra no es sencillo. Las distancias son enormes, los datos que reciben los telescopios pueden ser difíciles de interpretar y ni siquiera sabemos exactamente qué aspecto tendría una forma de vida extraterrestre; podría ser microscópica, podría haber desaparecido hace millones de años o, en el caso de una civilización tecnológica, podría dejar señales que no se parecen en absoluto a las que estamos buscando.

Aquí es donde la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta especialmente interesante. Una IA no necesita viajar hasta otra estrella para participar en la búsqueda, puede analizar enormes cantidades de datos procedentes de telescopios, estudiar atmósferas de exoplanetas, identificar patrones extraños en imágenes y señales, buscar moléculas que puedan ser interesantes para la astrobiología o ayudar a distinguir fenómenos naturales de posibles señales artificiales.

De hecho, esto ya está ocurriendo: La NASA mantiene actualmente una iniciativa específica de AI-Astrobiology, dedicada a recopilar recursos, investigaciones y aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático relacionadas con la búsqueda de vida en el universo. Pero hay una diferencia fundamental entre utilizar IA para buscar indicios de vida y decir que una IA puede encontrar extraterrestres. La primera posibilidad es una realidad científica en desarrollo, mientras que la segunda todavía es una hipótesis.

¿Por qué necesitamos inteligencia artificial para buscar vida extraterrestre?

El principal problema es la cantidad de información. Los telescopios modernos pueden generar cantidades enormes de datos, pero analizar cada señal, cada imagen, cada espectro y cada variación manualmente sería una tarea prácticamente imposible si el volumen continúa aumentando. Una IA puede analizar grandes cantidades de información mucho más rápidamente que un equipo humano y buscar patrones que podrían pasar desapercibidos. Esto no significa que la máquina «sepa» qué es un extraterrestre, significa que podemos entrenarla o programarla para buscar determinadas características que resulten científicamente interesantes.

Imaginemos que un telescopio observa miles de estrellas durante meses; lo más probable es que la mayoría de las señales registradas sean fenómenos conocidos, ruido instrumental o interferencias procedentes de la propia actividad humana. En este escenario, la IA podría actuar como un filtro, y en lugar de obligar a los científicos a revisar absolutamente todos los datos, puede seleccionar aquellos casos que presentan características poco habituales para que después sean examinados con mayor profundidad. Este enfoque resulta especialmente importante en SETI, la búsqueda científica de inteligencia extraterrestre. En él, los investigadores buscan posibles tecnofirmas, es decir, señales o evidencias que podrían indicar la existencia de tecnología desarrollada por una civilización situada fuera de la Tierra.

IA para analizar señales de radio

Una de las posibilidades más conocidas es utilizar inteligencia artificial para analizar señales de radio. Durante décadas, el SETI ha buscado señales que puedan distinguirse de los fenómenos naturales y de las interferencias producidas por los seres humanos. La dificultad es que el espacio está lleno de señales. Los telescopios pueden registrar enormes cantidades de información, y una parte importante de ella procede de fuentes completamente naturales. Además, nuestros propios dispositivos y sistemas de comunicación pueden generar interferencias que complican todavía más el análisis. Aquí el aprendizaje automático puede resultar especialmente útil: una IA puede recibir grandes cantidades de señales y aprender a distinguir diferentes patrones.

Algunas investigaciones ya han utilizado técnicas de aprendizaje profundo para revisar datos que habían sido analizados anteriormente mediante métodos tradicionales. Un estudio publicado en 2023 y asociado a Breakthrough Listen, el SETI Institute y otras instituciones volvió a analizar datos de 820 estrellas cercanas, alrededor de 150 terabytes de información, y encontró ocho señales de interés que no habían sido identificadas anteriormente mediante las técnicas utilizadas en el análisis inicial. Estas señales fueron posteriormente sometidas a revisión humana y no constituyeron una confirmación de vida extraterrestre, pero el ejemplo demuestra algo importante: la IA puede encontrar cosas que merece la pena investigar, aunque encontrar una señal extraña no equivale a encontrar extraterrestres.

¿Cómo distinguiría la IA una señal alienígena?

Supongamos que un radiotelescopio recibe una señal desconocida. La IA podría analizar características como su frecuencia, duración, intensidad, evolución temporal y otros patrones que los investigadores habían definido anteriormente y que hacen que una señal sea especialmente interesante. Por ejemplo, algunas búsquedas del SETI prestan atención a señales de banda estrecha y a determinados cambios de frecuencia que pueden ser compatibles con una fuente que se mueve respecto al observador. También resulta importante comprobar si una señal aparece cuando el telescopio apunta hacia un objetivo y desaparece cuando observa otra región del cielo, pudiendo una IA analizar rápidamente estas características.

Lo interesante es que los modelos de aprendizaje automático también pueden utilizarse para buscar patrones más complejos. En lugar de decirle a la máquina exactamente qué forma debe tener una señal extraterrestre, se puede entrenar para reconocer diferentes tipos de señales conocidas y señalar aquellas que no encajan bien con las categorías existentes. Eso puede ser especialmente importante porque existe un problema fundamental: no sabemos cómo sería exactamente una transmisión extraterrestre. Si una civilización utiliza tecnología completamente diferente a la nuestra, quizá una búsqueda diseñada exclusivamente alrededor de nuestras propias ideas podría pasarla por alto. La IA puede ayudar a ampliar esa búsqueda.

IA para analizar información procedente del exterior

Cuando hablamos de extraterrestres solemos imaginar civilizaciones avanzadas enviando mensajes de radio, pero la búsqueda científica de vida es mucho más amplia. Una forma de vida extraterrestre podría ser microscópica y no tener ninguna tecnología. Por eso, la astrobiología estudia también posibles biofirmas, es decir, señales que podrían indicar la presencia de procesos biológicos. La NASA señala que la búsqueda de vida puede incluir tanto biofirmas como tecnofirmas. Las primeras están relacionadas con indicios de vida; las segundas, que ya hemos nombrado, con evidencias de tecnología de una civilización avanzada. Aquí, la IA puede analizar información procedente de planetas, lunas, rocas, atmósferas e instrumentos científicos.

Por ejemplo, una misión podría obtener datos químicos de una muestra o información espectroscópica de una atmósfera y luego utilizar un modelo de aprendizaje automático como ayuda para identificar patrones que merezcan una investigación más detallada. La NASA mantiene actualmente recursos específicos sobre aplicaciones de IA y aprendizaje automático en astrobiología, incluyendo trabajos relacionados con detección de biofirmas, análisis de terrenos, exploración planetaria y caracterización de atmósferas. Esto significa que la IA no tiene por qué buscar directamente una «criatura extraterrestre», puede buscar pistas.

IA para detectar pequeñas variaciones

Uno de los grandes retos de la astronomía es estudiar planetas que están extremadamente lejos. No podemos viajar actualmente hasta la mayoría de los exoplanetas descubiertos para tomar muestras, entonces, ¿cómo podemos saber algo sobre ellos? Una de las posibilidades consiste en estudiar la luz que recibimos. Cuando un planeta pasa delante de su estrella desde nuestra perspectiva, puede producir una pequeña variación en la luz que llega hasta nuestros instrumentos. Este fenómeno se utiliza, entre otras técnicas, para detectar exoplanetas.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a encontrar estas pequeñas variaciones en enormes conjuntos de datos. La NASA tiene ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático para la detección de tránsitos de exoplanetas, incluyendo modelos como redes neuronales y máquinas de vectores de soporte. Pero detectar un planeta es solamente el primer paso, después hay que estudiar si ese mundo podría tener condiciones compatibles con la vida y, cuando sea posible, analizar la composición de su atmósfera. Aquí la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta para analizar espectros y buscar combinaciones químicas que resulten interesantes.

La IA puede detectar nuevas anomalías y definirlas

Los seres humanos tendemos a buscar aquello que podemos imaginar: si pensamos que una civilización extraterrestre podría utilizar radio, buscamos señales de radio, si pensamos que podría construir estructuras gigantes alrededor de estrellas, buscamos determinadas anomalías. Pero ¿y si utiliza algo completamente diferente? Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para detectar anomalías y patrones que no hayan sido definidos previamente de manera tan estricta.

Esto no significa que la IA pueda descubrir automáticamente cualquier forma de vida imaginable, significa que puede ayudarnos a identificar datos que se comportan de una manera diferente a lo esperado. En astronomía, encontrar una anomalía puede ser muy valioso, y aunque la mayoría terminarán teniendo una explicación natural o relacionada con el instrumento, algunas podrían abrir nuevas preguntas científicas, y esa es precisamente una de las características más interesantes de la IA aplicada a la ciencia: no solamente puede automatizar una búsqueda, sino ayudar a ampliar el espacio de cosas que somos capaces de analizar.

Conclusión: la IA podría convertirse en nuestros ojos para buscar vida en el universo

La idea de una inteligencia artificial buscando extraterrestres parece sacada de una película de ciencia ficción, pero una parte de ese escenario ya está empezando a convertirse en realidad. Los investigadores utilizan aprendizaje automático para analizar señales astronómicas, detectar exoplanetas, estudiar posibles biofirmas y buscar tecnofirmas. La NASA cuenta actualmente con recursos específicos para aplicar IA y aprendizaje automático a la astrobiología, mientras que organizaciones como el SETI Institute utilizan estas tecnologías para procesar grandes cantidades de datos y buscar patrones que puedan resultar interesantes.

La IA no puede decirnos todavía si existe vida extraterrestre ni tampoco puede mirar una señal y saber que procede de una civilización alienígena, pero lo que sí puede hacer es analizar cantidades de información que serían prácticamente imposibles de revisar manualmente y encontrar patrones que los seres humanos podrían pasar por alto, y esto puede ser fundamental porque quizá el universo no esté enviándonos una señal gigantesca y evidente que diga «estamos aquí», quizá las primeras pistas sean pequeñas, débiles y escondidas entre millones de datos.

Pero si algún día encontramos la primera evidencia convincente de vida fuera de la Tierra, es perfectamente posible que una inteligencia artificial haya participado en el proceso. Puede que no sea la máquina la que anuncie que hemos encontrado extraterrestres, sino que simplemente sea la herramienta que nos ayude a encontrar el dato que llevábamos siglos buscando, y si eso ocurre, una de las preguntas más fascinantes de la historia podría cambiar para siempre: ya no tendríamos que preguntarnos si estamos solos en el universo, sino quién más está ahí fuera.