Wenn wir die Wahrscheinlichkeit betrachten, einen technologisch fortgeschrittenen zu entdecken außerirdisch Leben, wie es periodisch in Filmen oder Serien gezeigt wird, stellt sich eine logische Frage: "Wenn es existiert, warum haben wir es noch nicht gefunden?". Und oft lautet die Antwort, dass wir nur einen winzigen Bruchteil der Galaxie vermessen haben.
Ein weiterer Grund können veraltete und ineffiziente Algorithmen sein, die vor Jahrzehnten für die ersten Computer entwickelt wurden und mit der Verarbeitung moderner Datensätze nicht zurechtkommen. In einer Studie, die Peter Ma, ein Student an der University of Toronto, zusammen mit Wissenschaftlern des SETI-Instituts durchgeführt hat (Search for Extraterrestrial Intelligence, ein Projekt zur Suche nach Außerirdischen Zivilisationen) und andere wissenschaftliche Einrichtungen, wendeten die Technik des tiefen maschinellen Lernens auf einen zuvor untersuchten Datensatz über nahe Sterne an.
Als Ergebnis der Verwendung ihres eigenen neuronalen Netzwerks entdeckten die Wissenschaftler acht zuvor nicht identifizierte Signale. „Insgesamt haben wir 150 TB an Daten von 820 nahen Sternen in dem Satz analysiert, der 2017 mit klassischen Methoden analysiert wurde. Aber dann entschieden die Wissenschaftler, dass es keine interessanten Signale enthielt, sagte Peter Ma. - Heute erweitern wir diese Suche mit Hilfe eines Teleskops auf 1 Million Sterne MeerKAT und nicht nur. Wir glauben, dass diese Arbeit dazu beitragen wird, das Tempo unserer Entdeckungen bei der Suche nach Antworten auf die Frage „Sind wir allein im Universum?“ zu beschleunigen.
Das Projekt Search for Extraterrestrial Civilizations (SETI) sucht nach Beweisen für Leben außerhalb der Erde, indem es versucht, Technosignaturen oder Beweise für Technologien zu entdecken, die möglicherweise von außerirdischen Zivilisationen entwickelt wurden. Die gebräuchlichste Methode ist die Suche nach Funksignalen.
Funk ist eine großartige Möglichkeit, Informationen über unglaubliche interstellare Entfernungen zu senden. Funksignale mit Lichtgeschwindigkeit (etwa 20-mal schneller als die besten Raketen) durch den Staub und das Gas fliegen, die den Weltraum durchdringen. Viele SETI-Projekte verwenden Antennen, um alle Funksignale abzufangen, die theoretisch von außerirdischen Zivilisationen übertragen werden könnten.
Diese Studie überprüfte die erhaltenen Daten mit des Robert C. Byrd-Teleskops in Green Bank. Ziel war es, neue Deep-Learning-Techniken auf einen klassischen Suchalgorithmus anzuwenden, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Nach dem Start eines neuen Algorithmus und manueller erneuter Analyse der Daten zur Bestätigung der Ergebnisse fanden die Wissenschaftler Signale mit mehreren Schlüsselmerkmalen:
- Die Signale waren schmalbandig, das heißt, sie hatten eine schmale spektrale Breite in der Größenordnung von mehreren Hz. Durch Naturphänomene verursachte Signale sind in der Regel breitbandig
- Die Signale hatten eine Driftgeschwindigkeit ungleich Null. Die Signalquelle hat relativ zu den Empfängern auf der Erde eine gewisse Beschleunigung und ist daher nicht lokal am Radioobservatorium
- Die Signale stammen eindeutig nicht von der Erde. Signale von der Himmelsquelle erscheinen, wenn wir das Teleskop auf das Ziel richten, und verschwinden, wenn wir es wegbewegen. Und mit menschlichen Aktivitäten verbundene Funkstörungen treten normalerweise ständig auf, weil ihre Quelle in der Nähe ist.
Astronomen des SETI-Instituts glauben, dass diese Ergebnisse die Leistungsfähigkeit der Anwendung moderner Methoden des maschinellen Lernens und des Computersehens auf die Datenverarbeitung in der Astronomie veranschaulichen, und dies wird zu neuen Entdeckungen führen. Der neue Analyseansatz könnte es Forschern ermöglichen, die von ihnen gesammelten Daten besser zu verstehen und schnell zu handeln, um Objekte erneut zu untersuchen.
Seit den Experimenten SETI begann 1960 am Green Bank Observatory, wo sich das Teleskop befindet, das in den neuesten Arbeiten verwendet wurde, und der Fortschritt hat es den Forschern ermöglicht, mehr Daten als je zuvor zu sammeln. Das schiere Volumen erfordert neue Rechenwerkzeuge für eine schnelle Verarbeitung und Analyse, um Anomalien zu erkennen, die ein Beweis für außerirdische Intelligenz sein könnten. Die Verwendung eines neuen neuronalen Netzes eröffnet eine neue Seite bei der Suche nach außerirdischem Leben.
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