Una inteligencia artificial ha descubierto 72 ráfagas rápidas de radio. La noticia es interesante por varios motivos pero, a pesar de lo que se ha insinuado en algunos medios, no porque la vida extraterrestre esté implicada de alguna manera…
72 ráfagas rápidas de radio en una vieja conocida…
Una de las iniciativas más interesantes de Breakthrough Initiatives es Breakthrough Listen. Un ambicioso proyecto que tiene como objetivo buscar señales de actividad tecnológica en el universo. El objetivo de Breakthrough Listen es analizar un millón de estrellas, en el vecindario del Sol, en busca de esas señales. Pero no solo tienen la atención puesta en nuestra Vía Láctea, también en 100 galaxias. Están siendo estudiadas en diferentes longitudes de ondas.
Hay que tener en cuenta que buscar señales de posible vida extraterrestre no implica que solo se pueda obtener información en ese sentido. Cada día se generan enormes cantidades de datos, gracias a instrumentos terrestres y especiales, que pueden ser analizados desde muchos puntos de vista diferentes. Así que podemos encontrarnos con la señal de alguna civilización lejana (si la hay) o una señal de algún proceso astrofísico.
Es lo que ha sucedido en este caso. Lo más interesante es que estas 72 ráfagas rápidas de radio (también llamados FRB por sus siglas en inglés) no son nuevas. Estas ráfagas son señales muy breves, de apenas milisegundos de duración, que suelen proceder de galaxias lejanas. La inmensa mayoría de estas señales solo se han captado una vez. Con una excepción, la ráfaga FRB 121102 es la única que se ha repetido a lo largo del tiempo.
La intrigante ráfaga FRB 121102
La primera ráfaga rápida de radio (FRB 010724) fue descubierta hace algo más de una década. Desde entonces, se han observado varias fuentes más. Pero nunca se han repetido salvo por FRB 121102. Así que no es sorprendente que los investigadores centren su atención en ella. Es la única ráfaga que envía señales repetidas. No solo eso, parece que lo hace con bastante frecuencia. Por estudios anteriores, se calcula que la galaxia de la que proceden está a 3 000 millones de años-luz.
El equipo de Breakthrough Listen estuvo trabajando en estas ráfagas rápidas de radio. Encontraron, con la ayuda del telescopio Green Bank, 21 repeticiones de la señal. Todas se emitieron a lo largo de una hora. Algo que indica que tuvo que ser un período de mucha actividad. Pero, ¿por qué quedarse ahí? Esos mismos datos pueden ser analizados varias veces con otras y, en ocasiones mejores, herramientas. Eso es lo que ha hecho un grupo de investigadores.
Han utilizado una técnica de aprendizaje de máquinas y la han sometido a los mismos datos que revisó el equipo de Breakthrough Listen. Hablamos, aproximadamente, de 400 terabytes de información. Sobre ellos se han aplicado, por lo que cuenta, técnicas que no son muy diferentes a las que utilizan las compañías tecnológicas de Internet. La inteligencia artificial fue programada para reconocer posibles ráfagas rápidas de radio.
Un nuevo análisis de viejos datos
Después, aplicaron ese algoritmo a los datos para ver si podían encontrar nueva información. En ese nuevo análisis, con la ayuda de la inteligencia artificial, descubrieron 72 ráfagas rápidas de radio de FRB 121102. Con ellas, el total de señales detectadas de FRB 121102 sube a 93, captadas en un período de cinco horas de observación. De ellos, 45 ráfagas se produjeron en los primeros 30 minutos. Sin embargo, las ráfagas no se emitieron en un patrón regular.
Con el mismo algoritmo, los investigadores repasaron esas señales en busca de posibles patrones. Cosas como la frecuencia de la detección de esas ráfagas, o la estructura de la frecuencia de los pulsos. Algo posible por la gran cantidad de ráfagas detectadas. Para ninguna otra observación hay una cantidad de ráfagas tan alta detectada. Aunque, por otro lado, este mismo algoritmo podrá utilizarse con otros conjuntos de datos en busca de posibles repeticiones.
Lo más prometedor en todo esto es la utilización del aprendizaje de máquina para detectar 72 ráfagas rápidas de radio que pasaron desapercibidas al usar algoritmos más tradicionales. Pone de relieve la utilidad de esta tecnología (que se está utilizando en cosas como enseñar a una inteligencia artificial a conducir un coche) en el campo de la astronomía. Además de provocar que las preguntas sobre FRB 121102 sean todavía más abundantes.
Las incógnitas que quedan en el aire
Pero descubrir estas 72 ráfagas rápidas de radio, más las 21 que ya conocíamos, no nos acerca a responder preguntas sobre FRB 121102. La más evidente es: ¿se trata de un fenómeno astrofísico o, por el contrario, podría ser la señal de algún tipo de tecnología artificial? Los datos no dan respuesta en ese sentido. Si queremos lanzarnos a especular, se ha planteado que fenómenos como la colisión de estrellas de neutrones podría utilizarse para enviar mensajes.
Podría servir, en ese caso, como una especie de declaración de existencia. Un «estamos aquí» de una civilización en una galaxia muy remota. Por otro lado, ¿son todas las ráfagas rápidas de radio iguales? Hasta ahora, la única que se ha repetido es FRB 121102. Se calcula que, cada día, en el firmamento se pueden observar en torno a 10 000. Algunos investigadores han calculado que, de media, todas las galaxias en un volumen de 326 millones de años-luz cúbicos emiten 0,00001 ráfagas rápidas de radio por día.
Eso, claro está, si se trata de fuentes naturales. La forma más sencilla de descubrir que son las ráfagas rápidas de radio sería observar una en nuestra propia galaxia. Algo que, se calcula, sucede cada 300 años. Sin embargo, por ahora solo nos queda especular. En ese sentido, lo más lógico es suponer que se trata de una fuente natural. Hay varios fenómenos que encajarían en lo observado. Sea como fuere, descubrir qué son las ráfagas rápidas de radio dará mucho que hablar…
El estudio es Zhang et al; «Fast Radio Burst 121102 Pulse Detection and Periodicity: A Machine Learning Approach». Será publicado en la revista The Astrophysical Journal. Puede ser consultado en arXiv.
Referencias: Centauri Dreams
Leído, tío!