早在20世纪50和60年代，科学家就一直在仰望天空，竭尽所能地进行探测，他们建立了巨大的天文望远镜和信号接收机，用来探测宇宙中有没有可能出现的无线电信号。经过六十年的发展，无线电探测技术和手段都有了长足的进步，但是，我们还遇到了一个重大的问题，那就是各种仪器、设备都无法探测到来自地球之外的无线电讯号。
不管这种“广播”信号的方法如何，研究者都得假定信号的形状，但是问题在于，样品数量太少，缺乏足够的证据。这是没有办法的事情，因为我们的思维方式会受到一定的限制。不过，令人欣慰的是，一个由伯克利大学和 SETI研究所牵头的加州大学的国际小组最近研制出一款能够产生人造窄波段信号并将其输入射频（Setigen, Python图书馆），通过学习不同的资源，并模仿 EETI的信号，从而改变 ETI在将来的研究领域。
塔特尔射电望远镜在美国国家无线电观测站有26米口径。维基百科/Z22
从六十年代起，最普遍的 SETI方式就是探测太空中的人造无线电波。第一个采用这个方法的是康奈尔大学的著名天体物理学家弗兰克·德拉克（Drake方程）(Drake公式，它描述了星系和外部星系中的文明数目，这些文明的数目与人类有联系）(1960年4月到7月）。该项目依托于西维吉尼亚绿堤射电望远镜，对天苑四（波江座ε）和天仓五（鲸鱼座τ）进行监视，其目标是利用无线电电波搜索附近的恒星系统。
从那时起，它的搜寻范围就扩展到了更广阔的天空，研究者们使用了更广的波段和更多的信号，来探测环绕着地球的650多颗行星， Brzycki在《Universe Today》中这样说道：
“上世纪六十年代，我们的思路是集中于一个接近于已知频率的地区。我们已经了解到，在宇宙中，中性氢气会发出1.42 GHz的辐射量，而这种辐射量遍布整个星系，只要是高等宇宙的文明，必然会对此有所耳闻，从而将其作为信号传递的对象，从而大大增加了被发现的几率。自那以后，尤其是在科技飞速发展的今天， SETI已经扩展到了不同的频带。”
“我们可以立即检测到几个千兆赫的带宽。另外，随着存储器容量的不断提升，我们还可以采集到更多的资料，从时间和频率两个层次进行更高的观察。基于这个理由，我们还观察了周围的恒星以及星系的各个方位，以便更好的探测到地外文明的踪迹。”
塞蒂根所作的射频谱。资料来源：布兹基等
另外一项重要的改变是使用了一种基于机器学习的方法来检测无线环境中的辐射噪声以及对 RFI进行修正。SETI的观测方法有两种：一种是测量电压-时间序列的方法，另一种是测量时的频谱数据。
Brzycki说：“射电望远镜所采集的原始资料是一种电压：一种电磁波通过天线产生电流，并将其读出并作为电压记录下来。”结果是，信号的强度和电压的平方是成比例的。而且，我们更关注的是，信号的强度随时间和频率的变化。”
为此，天文学家们首先使用一种算法，来计算每一次观察到的频率与输入的时间序列的能量。换言之，这种算法把无线信号的数据从时空和/或时间的函数转化成空间频率或者时间频率，也就是傅里叶变换。天文学家们可以利用转换后的方程式计算出能量谱，在资料搜集过程中，每一个频率的能量强度。
Brzycki还说：“要获得一个完整的光谱，也就是一系列的信号强度随着时间和频率的改变，我们从一个电压的时间序列中抽取一段，并进行它的傅立叶转换，在整个观察期间，重复以上的步骤，使得我们能够有效地把一系列的傅立叶变换按照线性特性在时间上相加。一旦确定了时间间隔，我们就可以计算出需要的取样次数，然后进行傅立叶变换，从而获得频谱。”
“突破聆听”未来的艺术想象力。来源：马切斯特大学/达尼埃尔·富塞拉尔
SETI的研究者们采用了一种名为“非相干树 deDoppler”的搜索算法，通过修改无线信号的频谱来修正频偏，从而使得信噪比最大。“突破聆听”项目是迄今为止最完善的 SETI搜索软件，利用了这个算法的开放源码 TurboSETI，也就是很多“技术特征”搜索的中心，也就是所谓的技术活动。但是 Brzycki指出，这个方法也有其不足之处：
“这个算法假定了一个连续的、高工作周期（也就是说，信号总是处于“开启”状态）。首先要找到持续的正弦波，因为产生并传送这种信号对人而言比较简单，而且费用也比较便宜。”
“因为 TurboSETI的目标是一直在打开的线性信号，所以很难捕捉到其它的波段，比如宽带和脉冲。我们现在也在发展其它的探测方法，但是和以前一样，我们的方法必须是在我们所假定的信号和目标的真实信号相匹配的情况下，才能起到作用。”
对于 SETI的研究者而言，机器学习就是一种能够识别出原始无线电波资料中的信息，并将不同种类的讯号分类的一种方式。当前最大的问题是天文领域缺乏关于外星文明的信息资料，这就给传统的观测探索带来了难度。为了这个目的， Brzycki和他的同事们已经开发出了一种 Python源代码，也就是前面所说的 Setigen，它可以帮助产生一套综合的无线电观察数据。
Brzycki说：“Setigen可以帮助产生各种信号合成的数据，既可以用来合成或嵌入观察资料，也可以用来产生更多的实际噪音和抑制无线电频率。”这样，我们就能产生大量的综合数据，来分析已有的算法的适应性和敏感性，或者作为训练机器学习算法的依据！”
南非及澳大利亚的一组射电望远镜。来自： SKAO
Setigen使得搜索算法的集成分析方法更为规范化，尤其是在“突破聆听”等已有的无线观测数据设备上。Brzycki还说：“他们有时候会使用域和频域谱两种形式，这样就可以产生一种可以产生模拟数据的方式来进行代码产生和新的编程。”
当前，利用 Setigen技术的多波束观察方法来产生仿真信号。随着 SETI的不断发展，这个数据库也在不断地被更新和完善。Brzycki和他的同事们也期望该软件可以在宽频信号合成中添加这种特性，从而有助于寻找到不太窄的信号。我们认为，在不远的将来，当新一代射电望远镜被投入使用时， SETI的探测将会变得更加有效。
它还包含了“突破聆听”项目，用于集成南非 MeerKAT的数据。此外，还有一组平方公里射电望远镜（SKA)，该项目将从南非和澳大利亚的观测站收集到的资料，包括南非的 MeerKAT和 HERA，澳大利亚 ASKAP和 Murchison Widefield。
虽然前途一片光明，但 SETI的研究却受到了极大的限制，因为我们目前所知道的生物（非智能）只有地球一颗。简而言之，由于我们从来没有看到地球以外的信号，所以天文学家并不清楚外部的信号。此外，要从被宇宙微波背景辐射淹没的无线电讯号中找出“小绿人”的技术特点，就像是在大海里寻找一根针一样。于是，天文学家不得不采取一种更简单的方式，即“在我们的认知范围之内发现科技活动”。
艾伦望远镜中42个圆盘状天线中的一个，用于搜寻空间讯号。资料来源：塞思·肖斯塔克/SETI研究院。
不过，根据理论和需要的参数，科学家可以将搜寻的范围缩小到一定程度，说不定有一天会找到什么“东西”， Brzycki说：
“唯一的办法就是用一种不受监控的机器学习，来消除我们的所有猜测。Setigen就是这种体系，它肯定取决于这种假定，即我们可以确定所生成的合成信号的形状。
“最终，这个图书馆为我们提供了一种方法，可以对已有的算法进行评价，并创造出更多的信号，从而发展出新的观察方式，但是，我们还需要一个基本的问题，那就是如何发现外星人，以及我们什么时候能够发现它们。”
我们曾无数次地尝试过与异性的完美相遇，却都以失败告终。这也是为什么很多科学家都开始质疑外星人是否存在的原因。但是，在这种情况下，我们只要知道一件事，那就是费米悖论只要被证明一次，它就会自动崩溃。我们从很远的太空里侦测到无线电讯号，就可以确信，地球不是一个孤岛，它可以、也的确存在于地球以外，它在利用我们所能侦测到的讯号与我们沟通！只有这样，我们才能真正地说，“我们并不是一个人，我们有资格进入银河俱乐部！”
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