Das Square Kilometre Array (SKA) befindet sich derzeit in der mehrjährigen Aufbauphase und markiert einen Quantensprung in der Radioastronomie. Die von Australien und Afrika aus operierende Radioteleskop-Skale bietet erstmals die Möglichkeit, die Suche nach außerirdischem Leben deutlich zu erweitern. Bisher war das Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI) durch begrenzte Ressourcen und die Fokussierung auf gezielte Schmalbandsignale eingeschränkt. Eine aktuelle Studie, deren Kapitel von Dr. Chenoa Tremblay und ihren Koautoren verfasst wurde, analysiert, wie das SKA diese methodischen Hürden überwinden kann. Das Kernargument des neuen Ansatzes ist die Detektion von unbeabsichtigter Funkemission, auch als Leckstrahlung bezeichnet. Die Modellrechnungen der Forscher belegen, dass bereits eine Stunde Beobachtungszeit ausreicht, um Strahlung auf dem Niveau eines modernen Mobilfunknetzwerks von einem vier Lichtjahre entfernten Exoplaneten zu erfassen. Dieser technische Sprung überwindet die bisherige Abhängigkeit von bewusst gesendeten Botschaften, deren Eintreffen statistisch kaum wahrscheinlich ist. Die operative Realisierung erfordert jedoch strategische Anpassungen. Da Beobachtungszeit an Spitzenteleskopen stark umkämpft ist, planen die SETI-Forscher, bestehende Rohdaten aus laufenden Surveys, etwa zur Beobachtung von Supernovae oder Radiogalaxien, parallel auszuwerten. Dieser Ansatz stört die Primary Science Mission nicht und erlaubt eine effiziente Datenkopplung. Die Integration externer Kataloge wie Gaia soll zudem die gezielte Auswertung vielversprechender Himmelsbereiche unterstützen. Der massive Datenstrom der Radioempfänger stellt hohe Anforderungen an die Recheninfrastruktur. Eine Langzeitspeicherung aller Rohdaten ist kostentechnisch nicht vertretbar, weshalb schnelle Vorfilterungen unumgänglich sind. Zusätzlich erschwert terrestrische Funkinterferenz (RFI) die Signalauswertung. Um menschliche Störsignale von potenziell extraterrestrischen Quellen zu trennen, werden Algorithmen des Machine Learnings eingesetzt, die komplexe Muster und Signaturen automatisch klassifizieren. Parallel kommt die Very Long Baseline Interferometry (VLBI) zum Einsatz, die mittels weit verteilter Antennen eine präzise Lokalisierung der Signalquelle ermöglicht. Auch wenn die beschriebenen Techniken erst noch den operativen Beweis antreten müssen, positioniert das SKA die Astrobiologie auf ein neues Fundament. Selbst ein negatives Ergebnis liefert wertvolle Grenzdaten für die wissenschaftliche Community. Die zugrundeliegende Analyse ist als Preprint auf arXiv veröffentlicht und demonstriert die zunehmende Vernetzung von Hochleistungsrechnerarchitekturen, automatisierten Filteralgorithmen und Next-Generation-Teleskopdesigns.