A SETI Breakthrough Listen kutatócsoportja mesterséges intelligenciát használt arra, hogy a már korábban felfedezett, titokzatos rádiójeleket jobban megértse. A tudósok most olyan kitöréseket vizsgáltak, amelyek a Földtől hárommilliárd fényévnyi távolságról érkeztek, és egyelőre nem tudjuk, hogy pontosan honnan és miből:
Ismeretlen jelek egy messzi-messzi galaxisból
A gyors rádiókitörések olyan impulzusok, amelyek mindössze ezredmásodpercekig tartanak, és a mai tudásunk szerint messzi-messzi galaxisokból érkeznek hozzánk. A Breakthrough Listen jelenleg a már felfedezett rádióhullámokat vizsgálja át, és próbál újakat felfedezni, amelyek akár földönkívüli civilizációk nyomai is lehetnek. A kutatók nemrég egy korábbi felvételben 72, eddig fel nem ismert rádiókitörést vettek észre, ezeken ugyanis az eddig használt algoritmusok egyszerűen átsiklottak.
A szóban forgó kitöréssorozatot FRB 121102 katalógusszámon jelölik a csillagászok, és az a különleges benne, hogy ismétlődik, a legtöbb gyors rádiókitörés ugyanis egyszeri. Pontosan ezért figyeltek az asztronómusok annyira az FRB 121102-re (az FRB itt egyébként a fast radioburst rövidítése, ami a gyors rádiókitörést jelenti), hiszen remélték, hogy a furcsa fizikával rendelkező jelenséget minél előbb meg tudják fejteni. Most kiderült, hogy a kitörések jó részét eddig észre sem vették.
Egyre valószínűtlenebb, hogy UFO-észlelés
A Breakthrough Listen mesterséges intelligenciát használt ahhoz, hogy a 2017. augusztus 26-án a nyugat-virginiai Green Bank Teleszkóppal felvett, ötórás kitöréssorozatot elemezze, és kiderült, hogy
Ez már csak azért is szép szám, mert korábban mindössze 21-et sikerült felfedezni a 400 terabájtnyi adatból. A jelenséget még 2012-ben fedezték fel, a most kiegészített adatokkal így már több mint 300 kitörést rögzítettek.
A UC Berkeley kutatója, Gerry Zhang szerint ez még csak a kezdet, és a mesterséges intelligencia sokkal nagyobb áttörésekre lesz képes a jövőben a csillagászat területén is. “Reméljük, hogy a sikerünk másokat is inspirál a gépi tanulás alkalmazására a rádióasztronómia területén” – írta egy közleményben.
Zhang és csapata azt a módszert használta, amit az internet technológiai vállalatok szoktak a keresési eredmények optimalizálására és a képek besorolására. Arra tanították az úgynevezett konvolúciós neurális hálózatot, hogy észrevegye az olyan rádiókitöréseket, amiket a klasszikus algoritmus felismert, és hasonlóakat keressen.
A felfedezés egyébként segített arra rávilágítani, hogy a rádiókitörések nem szabályosan érkeznek, ezt gondolták ugyanis korábban a csillagászok. Így egyre nagyobb a valószínűsége, hogy természetesek, és nem egy idegen civilizációtól érkeznek.
