지구 너머의 지적 생명체에 대한 탐색은 틈새 분야에서 시작되었습니다. 외계 지능을 찾는 데 필요한 망원경에 접근하기 위해 서둘러 (세티). 그러나 지난 10년 동안 다음의 발견에 힘입어 우리 태양계 밖에 있는 행성은 4,000개가 넘습니다., 해당 주제에 대한 관심이 폭발했습니다.
더 많은 대학과 연구 기관이 SETI에 참여함에 따라 그 어느 때보다 더 많은 망원경이 있습니다. 라디오의 존재와 같은 기술의 지표인 직간접적인 기술 서명을 찾고 있습니다. 파도. 그리고 무어의 법칙 컴퓨터 성능이 향상된다는 것은 점점 더 많은 데이터를 수집할 수 있다는 것을 의미하며, 전자기 스펙트럼의 더 넓은 부분과 하늘의 더 넓은 영역을 모두 검색할 수 있다는 것을 의미합니다.
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원거리 시스템에 대한 그 어느 때보다 많은 데이터와 그곳에서의 생명체의 잠재력을 바탕으로 우리는 버클리 SETI 연구 센터의 소장인 Andrew Siemion과 Bernard M. SETI 연구소의 올리버 SETI 의장은 신기술과 빅 데이터의 부상으로 가능해진 SETI 분야의 도약과 경계에 대해 설명합니다.
더 많은 데이터는 연구자들에게 도움이 되지만, 많은 양의 데이터에는 많은 양의 분석이 필요합니다. SETI는 야심 찬 검색을 촉진하기 위해 종종 최첨단 기술과 접근 방식을 사용했으며 연구자들은 이 주제에 대한 대중의 관심을 수용하여 다음과 같은 목표를 달성했습니다. 그들을 시민 과학자로 모집하다. 시민 과학자들은 다음과 같은 분야의 주요 발견에 기여했습니다. 태비의 별 케플러 망원경 데이터에 따르면 밝기가 비정상적으로 변동하는 별은 그곳에 문명이 존재했기 때문일 수 있다고 이론화되었습니다.
"SETI는 사람들에게 놀라운 매력을 선사합니다"라고 Siemion은 말했습니다. “하늘을 올려다보는 사람은 누구나 ‘저기에 누군가 있나요?’라고 묻습니다. 그것은 매우 자연스럽고 인간적인 질문입니다. 이 분야에서 일하는 과학자들은 일반 대중과 마찬가지로 우주에 대해 타고난 호기심을 가지고 있습니다. 이는 사람들이 [과학에] 관심을 갖도록 하는 훌륭한 방법이자 좋은 방법입니다.”
1999년에는 SETI@home 프로젝트가 대중을 초대했습니다. 최초의 분산 컴퓨팅 프로젝트 중 하나에서 SETI 데이터 분석에 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이 접근 방식은 이제 다음과 같은 다른 분야로 확장되었습니다. 우리 은하의 일부 모델링 그리고 중력파를 찾아서, 분산 컴퓨팅은 심지어 다음과 같은 용도로 사용되고 있습니다. 코로나19 치료법 검색.
SETI@home 프로젝트는 시민 과학과 천문학 연구에 대중의 참여를 위한 새로운 표준을 설정했습니다. 해당 프로젝트는 올해 종료됐다 20년 동안의 데이터 분석 끝에 이 씁쓸하면서도 프로젝트가 종료된 이유 중 하나는 직관에 반하여 현재 실제로 너무 많은 샅샅이 살펴봐야 할 데이터. 망원경은 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 생성하며 일반적으로 초당 기가비트보다 빠르지 않은 인터넷 연결이 가능한 원격 위치에 있습니다. 이러한 연결을 통해 데이터를 배포하는 물류로 인해 프로젝트가 비효율적으로 만들어졌습니다.
"망원경은 이제 너무 많은 데이터를 생성할 수 있어 자원 봉사자들에게 그 양의 데이터를 제공하는 것이 불가능합니다."라고 Siemion은 설명했습니다. “발견 공간은 이러한 대규모 데이터 스트림에 있습니다. 그리고 전 세계의 자원봉사자들에게 초당 많은 테라비트를 배포하는 것은 효율적이지 않습니다. 실제 천문대에서 데이터 처리를 수행하는 것이 더 효율적입니다.”
이제 분산 컴퓨팅 프로젝트 대신 SETI 과학자들이 대중을 포함시키고 싶어하는 한 영역이 감독됩니다. 사람들이 액세스할 수 있는 웹사이트를 사용하여 이미지의 특징을 식별하거나 그룹화하도록 요청하는 기계 학습 집. 시민과학자들은 현재 유사한 프로젝트에 참여하고 있습니다. 빛 공해를 분석하다 또는 화성 탐사선의 운전 경로를 찾아보세요.
이 접근 방식은 Siemion이 설명했듯이 SETI에서도 유용할 수 있습니다. “이미지에서 특징 클러스터를 식별하는 인간의 자연스러운 능력을 어떻게 활용할 수 있습니까? 예?" 여기에는 대중에게 하늘 이미지를 분석하도록 요청하거나 전파 망원경의 시각적 표현인 스펙트로그램을 분석하도록 요청하는 것이 포함될 수 있습니다. 데이터. SETI 데이터에 레이블을 지정하거나 분류하면 훨씬 더 효율적으로 분석할 수 있습니다.
그러나 SETI에 대중을 모집하는 데 있어 어려운 점 중 하나는 수행되는 분석 유형에 고도로 전문화된 지식이 필요한 경우가 많다는 것입니다. 모든 사람이 복잡한 데이터를 분석하거나 소프트웨어를 만드는 기술을 갖고 있는 것은 아닙니다. 다행스럽게도 시민 과학자들은 뉴스에서 천문학적 발견에 대해 방금 들은 일반 대중으로부터, 그리고 기계 학습 엔지니어와 같은 직업을 가지고 있고 자신의 기술을 자원하여 소프트웨어에 기여하고 싶은 사람에게 몇 시간 동안 도움을 주고 싶습니다. 프로젝트.
서로 다른 기술을 가진 이 모든 사람들로부터 기여를 얻는 것은 가치가 있습니다. "우리는 다양한 수준의 시민 과학자들에게 다가가려고 노력합니다"라고 Siemion은 말했습니다. "우리는 모두를 위한 무언가를 찾으려고 노력합니다. 따라서 다양한 경험 수준과 기술 전문 지식을 갖춘 다양한 사람들이 우리가 진행하는 프로젝트에 참여할 수 있는 방법이 있습니다."
SETI에 대한 관심은 대중을 과학에 참여시키는 데에도 사용될 수 있습니다. SETI 연구소와 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트 GNU Radio 간의 최근 협력은 다음을 목표로 합니다. 사람들에게 무선 공학, 디지털 신호 처리 및 무선에 대해 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 천문학. 약 25달러에 동글을 구입하면 일반 대중은 아날로그 무선 신호를 디지털화하고 컴퓨터에서 신호를 처리할 수 있습니다.
“GNU Radio는 매우 흥미롭습니다. 왜냐하면 이러한 장치는 매우 저렴하고 소프트웨어 정의를 통한 실험을 통해 이루어지기 때문입니다. 라디오를 통해 사람들은 우리가 하는 일, 특히 라디오 SETI에서 매우 중요한 기술을 많이 개발할 수 있습니다.” Siemion 말했다. "모든 의도와 목적을 위해 이 [동글]은 우리가 전파 망원경에 연결하는 백만 달러 규모의 디지털 컴퓨팅 시스템의 마이크로 버전입니다."
이러한 종류의 협력은 사람들에게 과학과 공학에 대해 가르칠 뿐만 아니라, SETI 프로젝트에 도움이 될 새로운 기술과 지식을 피드백할 수 있는 무선 엔지니어링 관련 전문 지식 미래.
Siemion은 최근 발견된 SETI의 밝은 미래에 대한 희망을 얻었다고 말합니다. 금성 생명체의 잠재적 바이오마커. Siemion은 "아직은 포스핀 감지에 대한 힌트일 뿐이지만 아름다운 힌트입니다."라고 말했습니다.
“이와 같은 발견을 보는 것은 믿을 수 없을 만큼 흥미롭고 고무적이며 매우 동기를 부여합니다. 외계 행성의 편재성 발견이 생명체 탐색에 동기를 부여한 것처럼, 생체특징의 발견은 상황을 또 다른 수준으로 끌어올릴 것이라고 생각합니다.”
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