突破倾听:在一百万颗恒星中寻找智慧生命的迹象

1960年，天文学家弗兰克·德雷克转动射电望远镜国家射电天文台在西弗吉尼亚州的格林班克向附近的两颗类日恒星发射卫星，以寻找来自外星智慧社会的信号。德雷克戴着耳机听了Tau Ceti和Epsilon Eridani的音乐，在多个环节中总共听了150个小时。他什么也没听到，除了一个假阳性那原来是一架飞机。

从统计学上讲，德雷克的开创性项目几乎没有成功的机会。两者的估计美国国家航空航天局和欧洲航天局(ESA)认为，仅我们的星系就包含大约1000亿颗恒星。(宇宙中可能有2万亿个星系)。

尽管如此，德雷克的努力，呼吁奥兹玛项目他发起了延续至今的现代地外文明搜寻(SETI)计划。但考虑到宇宙的大小，SETI项目试图在寻找有趣的信号方面取得哪怕是最小的进展，需要的远不止一个天文学家带着一副耳机。该项目将需要更多的望远镜、更多的数据和更强的计算能力来发现这样的信号。突破听三个都有。

“突破倾听”是迄今为止最全面、最昂贵的SETI计划，耗资1亿美元，使用了13台望远镜，汇集了来自全球各地机构的50名研究人员，包括我作为帕克斯望远镜团队的一员该项目正在利用射电天文学的最新进展来收听更多的电磁频谱;尖端的数据处理技术，可以分析数十亿个频率通道上千兆字节的数据;以及人工yabo2016网上亚博A智能(AI)在宇宙的嘈杂中探测到哪怕是一个可能表明外星智能存在的信号。即使在项目结束时我们没有听到任何消息，我们仍然拥有丰富的数据，为未来的SETI努力和天文研究奠定了基础。

突破听是一项为期10年的计划，于2015年7月启动，总部位于加州大学伯克利分校．正如我在那里的同事j·埃米利奥·恩里克斯喜欢说的那样，“突破倾听”是SETI项目中的阿波罗计划。

这是由投资者创立的几个突破计划中的第一个尤里•米尔纳(Yuri Milner)和他的妻子茱莉亚。这些计划是一组调查宇宙中生命起源、范围和性质的计划。除了听，还有消息该项目正在探索是否以及如何与地外生命交流;Starshot该公司正在设计一个微型探测器和一个地面激光器，将其推进到半人马座阿尔法星;而且看该卫星正在寻找围绕其他恒星的类地行星。还有一些处于早期发展阶段的项目，将探索金星和土星的卫星土卫二，寻找生命迹象。

超大规模的SETI:南非MeerKAT阵列的64个无线电天线每秒产生2.2太比特的数据。要梳理这么多的数据，需要128台服务器和异常检测人工智能。网上亚博Ayabo2016如果没有MeerKAT, Breakthrough Listen将无法调查数百万颗恒星，以寻找潜在的外星信号。图片:Enrico Sacchetti/INAF

Listen是由三个望远镜开始的。其中两个是射电望远镜:位于西弗吉尼亚州格林班克的100米罗伯特·c·伯德格林班克望远镜。以及64米的帕克斯天文台望远镜，位于澳大利亚新南威尔士州，我是该望远镜的项目科学家。第三个是光学望远镜:位于加州利克天文台的自动行星发现者。我们使用这些望远镜来调查数百万颗恒星和星系，以寻找意想不到的信号，并使用强大的数据处理器以非常高的分辨率梳理收集到的数据。

2021年，Listen也将开始使用猫鼬数组在南非。MeerKAT于2018年7月投入使用，是一个由64个抛物面碟形天线组成的阵列，每个天线直径13.5米。MeerKAT位于卡鲁沙漠深处，在联邦保护的无线电安静区，其他传输受到限制。更好的是，在其他三个望远镜中，我们必须与其他研究工作共享时间，而在MeerKAT，我们的Listen数据记录器可以全天候“窃听”天线数据。在过去的几年里，Listen还与全球其他几个天文台合作。

我们正在寻找的异常信号属于一个宽泛的范畴，叫做“技术特征”。技术签名是任何一种表明技术存在或存在于我们太阳系之外的地方的迹象。这包括有意和无意的无线电信号，但也可能包括大气中大量的人造分子。例如，地球大气中有大量的氢氟碳化合物，因为在科学家们意识到它们正在破坏臭氧层之前，它们就被用作制冷剂了。“突破倾听”并不是在寻找人造分子之类的东西，但我们在寻找有意的交流，比如“我们在这里!”的信息，以及无意的信号，比如多年来由太空望远镜产生的信号阿雷西博天文台在波多黎各。

阿雷西博望远镜在2020年11月因电缆断裂而损坏之前，是一架装有四个无线电发射机的望远镜，其中最强大的一个以2380兆赫兹(类似于Wi-Fi)的频率有效传输22太瓦。望远镜使用这些发射器反射小行星等物体的信号来进行测量。然而，来自阿雷西博的人造信号进入星际空间将是我们存在的明确迹象，尽管这不是有意的交流。事实上，阿雷西博的信号是如此集中和强大，以至于另一个类似阿雷西博的射电望远镜可以从银河系的另一边接收到这个信号。

寻找技术签名使我们的搜索范围更广，而不仅仅局限于检测有意的通信。相比之下，德雷克将他的搜索范围限制在1.42千兆赫左右的狭窄频率范围内，称为21厘米线。他选择这些频率是因为1.42 GHz是宇宙中最丰富的气体氢原子自发辐射光子的频率。德雷克假设，一个智能社会会选择这个频率进行有意的传输，因为任何绘制星系氢的天文学家都会注意到它。

德雷克的推理是合理的。但是，如果没有对更广泛的电磁频谱进行全面搜索，就不可能说那里是否没有信号。例如，类似阿雷西博的2380 mhz信号完全不会被奥兹玛计划发现。

“突破倾听”项目始于两个射电望远镜，分别是西弗吉尼亚州的格林班克(上)和澳大利亚新南威尔士州的帕克斯(中)，以及加利福尼亚州的光学望远镜“自动行星发现者”(下)。照片，从上到下:安德鲁·卡巴列罗·雷诺兹/法新社/盖蒂图片社;托斯滕·布莱克伍德/法新社/盖蒂图片社;劳里孵化

地面射电望远镜无法扫描整个电磁波谱。地球的大气层在高频和低频都阻挡了大量的带宽。因此，伽马射线、x射线和紫外线天文学都需要太空望远镜。然而，有一个频率范围从大约10兆赫到100兆赫，可以很容易地穿过地球的大气层，到达地面望远镜，称为地面微波窗口。“突破倾听”专注于这些频率，因为它们可能是来自其他具有类似地球大气层的行星的技术特征的载体。但这仍然是一个巨大的频率范围:德雷克搜索的频谱波段只有大约100赫兹，或窗口的十亿分之一。相比之下，“突破倾听”是覆盖从1ghz到10ghz的整个频率范围．

每个射电望远镜都是独一无二的，但它们的工作原理都是相同的。一个巨大的反射盘收集无线电信号并将它们聚焦在同一点上。在这一点上，接收器将这些无线电信号转换成同轴电缆上的信号，就像对准好的电视天线一样。然后计算机将这些信号数字化并进行处理。

我们用于“突破倾听”的望远镜是宽带望远镜，这意味着它们可以记录大范围频率的信号。例如，Parkes覆盖3.3 GHz的频谱，而Green Bank可以检测10 GHz频谱的信号。宽带望远镜使我们可以避免做出关于我们想要关注哪个频率的艰难选择。

然而，扩大搜索频带也会大大增加收集的数据量。幸运的是，在望远镜的接收器将接收到的信号数字化之后，我们可以求助于计算机，而不是戴着耳机的天文学家来进行数据处理。即便如此，我们处理的数据量需要大量的新硬件。

每个观测站的内存只能存储Listen的原始数据大约24小时，否则就会耗尽空间。例如，帕克斯望远镜每秒产生215千兆比特的数据，足以在几秒钟内填满笔记本电脑硬盘。MeerKAT阵列产生的数据更多，它的64根天线每秒产生2.2太比特。这大致相当于每秒钟下载整个维基百科10次。为了使如此大量的数据易于管理，我们必须实时地将原始数据压缩到初始大小的百分之一左右。

压缩后，我们将频带数据分成子频带，然后对子频带进行并行处理。每个服务器处理一个子带。因此，每台望远镜的服务器数量各不相同，取决于每台望远镜产生的数据量。例如，Parkes有27台服务器，Green Bank需要64台，而MeerKAT需要128台。

每个子带进一步分成离散的频率通道，每个通道宽约2hz。这种分辨率使我们能够发现任何频率范围很窄的信号。我们还可以通过在几秒或几分钟内平均每个通道的功率来检测持续时间短的频率较宽的信号。在一个连续的频道频带上同时出现几秒或几分钟的峰值，这表明信号频率宽，持续时间短。我们专注于这两种类型的信号，因为将信号功率连续地集中到一个频率或一个频率范围内的短脉冲中，是在星际距离上发送传输同时最小化耗散的两种最有效的方式。因此，这些信号类型最有可能是外星技术特征的候选者。

谦卑的开始:1960年，弗兰克·德雷克用霍华德·e·泰特尔射电望远镜在附近的两颗恒星上寻找外星生命的迹象。几十年后，“突破倾听”正在使用泰特尔的继任者——绿岸望远镜，作为历史上最大的SETI项目的一部分。照片:NRAO / AUI / NSF

幸运的是，这类信号也是最容易发现的。窄带信号很容易与自然天体物理过程产生的信号区分开来，因为这种过程不会产生比几千赫兹更窄的信号。为了理解其中的原因，让我们看一个例子，太空中的氢气分子云在21厘米线发射辐射。当德雷克搜索那个波段的时候，他怎么知道故意发出的信号和氢气产生的噪音之间的区别呢?

原因如下:尽管云中的所有氢气都以同一频率辐射，但每个分子都在朝着不同的随机方向移动。这个运动使得每个发射的光子到达射电望远镜时的频率略有不同。这是多普勒效应在起作用:如果氢分子向你移动，发出的光子频率就会更高，如果分子远离你，频率就会更低。最后，氢云的信号被覆盖在以1.42 GHz为中心的频段上。如果德雷克听到了这个频率的窄带信号，那就意味着他发现了一个物理上不可能的现象:在氢云中，每个分子都相对于地球是静止的。或者，这个信号是人为的。

我们可以对短持续时间的信号做出类似的假设。虽然有一些自然的短持续时间信号，即快速射电暴和脉冲星，但它们有其他特征使它们脱颖而出。例如，脉冲星发出的信号有一个很长的“尾巴”，这是由于在星际距离上，低频滞后于高频造成的。

此外，我应该提到的是，人工信号通常不会被证明是来自外星的。在2019年,我们发表了论文在天文杂志，详细介绍了我们对1327颗附近恒星的搜索。虽然我们检测到数千万个窄带信号，但我们能够将它们全部归因于卫星、飞机和其他地面来源。到目前为止,我们最有希望的信号是2019年4月从附近的比邻星收集的982兆赫的一颗。对于任何已知的自然现象来说，这个信号都太窄了，而且也不在常用的陆地波段。也就是说，在我们排除除某种外星技术签名之外的所有可能性之前，仍有很多事情需要反复检查。

另一种完全可能的情况是，外星社会可能会发出既非窄带也非短时间的无线电技术信号。我们真的不知道这样一个社会可能会使用什么样的通讯方式，也不知道它的技术副产品会释放出什么样的信号。无论如何，我们很可能无法通过简单地分割望远镜数据并进行分析来找到这样的信号。所以我们也在用人工智能来寻找更复杂的技术特征。

具体来说，我们正在使用异常探测人工智能，以找到与天文学家发现的其他任何信号都不一样的信号。异常检测在许多领域都被用于发现罕见事件。例如，如果你的银行曾经要求你确认一笔昂贵的交易，比如机票，那么它的系统很可能会认为这笔交易不寻常，并希望确保你的信用卡信息没有被盗。

我们正在训练我们的人工智能，用一种叫做无监督学习的方法来发现意外的信号。该方法包括向人工智能提供大量的数据，如无线电信号，并要求它找出如何将数据分类为不同的类别。换句话说，我们可能会给来自类星体、脉冲星、超新星、太阳等主序星和其他几十个天文来源的AI信号。关键是，我们不会告诉AI这些来源是什么。这需要人工智能在分析数据时找出哪些特征使某些信号彼此相似，然后将类似的信号分组。

无监督学习使人工智能对无线电信号进行分类，为脉冲星信号创建一个类别，为超新星信号创建另一个类别，为类星体信号创建第三个类别，等等，而不需要知道脉冲星、超新星或类星体是什么。在人工智能创建并填充了它的组之后，我们然后根据天文物体分配标签:类星体、脉冲星等等。然而，最重要的是，人工智能为那些不完全符合它已经开发的类别的信号创建了一个新的类别。换句话说，它会自动将异常信号划分到自己的类别中。

这种技术就是我们希望发现任何比简单的窄带或短持续时间信号更复杂的技术签名的方法。这就是为什么我们需要一个人工智能，它可以发现任何不寻常的东西，而不需要对奇怪的信号应该是什么样子有任何先入为主的概念。

倾听计划通过在SETI项目期间收听数千颗附近的类日恒星，极大地增加了SETI项目搜索的恒星数量。我们还以较低的灵敏度在银河系平面上测量了数百万颗更遥远的恒星。我们甚至计划观察附近的星系，寻找穿越星系间空间的异常高能信号。最后一个类别有点渺茫，但毕竟，这个项目的目的是比以往任何时候都更多地倾听。

“突破倾听”是一个雄心勃勃的计划，也是迄今为止对地球以外智慧生命最全面的探索。即便如此，我们也很可能找不到一个有希望的信号。搜寻地外文明研究所(SETI Institute)前所长吉尔·塔特(Jill Tarter)经常把迄今为止累积的搜寻地外文明努力比作从海里舀一杯水，看到杯子里没有鱼，并得出结论说没有鱼存在。当“突破倾听”完成时，它更像是在检查一场考试相当于一个游泳池的海水．但如果没有发现令人信服的候选信号，我们也没有失败。我们仍然能够对智能生命进化的普遍程度进行统计限制。我们还可能发现新的自然现象，值得进行更多的研究。然后去下一个游泳池。

与此同时，我们的数据将有助于提供洞察，至少，在所有科学中一些最深刻的问题。我们仍然对生命从无生命物质中产生的频率，生命发展成智能社会的频率，以及智能社会能持续多久几乎一无所知。所以，虽然我们可能找不到任何我们想要的迹象，但我们可以更接近于确定这些事情发生的频率。即使我们搜索的恒星是沉默的，至少我们已经知道，我们需要寻找更远的宇宙伙伴。

本文以“Seti的百万恒星搜索”为题发表在2021年2月的印刷版上。