Kada uzmemo u obzir vjerojatnost otkrivanja tehnološki naprednog izvanzemaljski života, kako se povremeno prikazuje u filmovima ili serijama, nameće se logično pitanje: "Ako postoji, zašto ga još nismo pronašli?". Često je odgovor da smo istražili samo mali dio galaksije.
No drugi razlog mogu biti zastarjeli i neučinkoviti algoritmi koji su prije nekoliko desetljeća razvijeni za prva računala i koji se ne mogu nositi s obradom modernih skupova podataka. U studiji koju je Peter Ma, student dodiplomskog studija na Sveučilištu u Torontu, proveo zajedno sa znanstvenicima s instituta SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence, projekt traženja izvanzemaljskih civilizacije) i druge znanstvene institucije primijenile su tehniku dubokog strojnog učenja na prethodno proučeni skup podataka o obližnjim zvijezdama.
Kao rezultat korištenja vlastite neuronske mreže, znanstvenici su otkrili osam prethodno neidentificiranih signala. “Ukupno smo analizirali 150 TB podataka o 820 obližnjih zvijezda u skupu koji je analiziran klasičnim metodama 2017. godine. No onda su znanstvenici zaključili da ne sadrži zanimljive signale, rekao je Peter Ma. - Danas ovu potragu proširujemo na milijun zvijezda uz pomoć teleskopa MeerKAT i ne samo. Vjerujemo da će takav rad pomoći ubrzati tempo naših otkrića u potrazi za odgovorom na pitanje "Jesmo li sami u svemiru?".
Projekt Search for Extraterrestrial Civilizations (SETI) traži dokaze o životu izvan Zemlje pokušavajući otkriti tehnosignature ili dokaze o tehnologiji koju su možda razvile izvanzemaljske civilizacije. Najčešća metoda je traženje radio signala.
Radio je izvrstan način slanja informacija na nevjerojatne međuzvjezdane udaljenosti. Radio signali prolaze kroz prašinu i plin koji prožimaju svemir brzinom svjetlosti (oko 20 XNUMX puta brže od najboljih raketa). Mnogi SETI projekti koriste antene za presretanje svih radio signala koje bi teoretski mogle odašiljati izvanzemaljske civilizacije.
Ova studija je pregledala podatke dobivene korištenjem teleskopa Robert C. Byrd u Green Banku. Cilj je bio primijeniti nove tehnike dubokog učenja na klasični algoritam pretraživanja kako bi se dobili točniji rezultati. Nakon pokretanja novog algoritam i ručnom ponovnom analizom podataka kako bi potvrdili rezultate, znanstvenici su pronašli signale koji su imali nekoliko ključnih karakteristika:
- Signali su bili uskopojasni, odnosno imali su usku spektralnu širinu, reda veličine nekoliko Hz. Signali uzrokovani prirodnim pojavama obično su širokopojasni
- Signali su imali brzinu pomicanja različitu od nule. Izvor signala ima određeno ubrzanje u odnosu na prijemnike na Zemlji i stoga nije lokalan u odnosu na radio zvjezdarnicu
- Signali očito nisu sa Zemlje. Signali iz nebeskog izvora pojavljuju se kada teleskop usmjerimo prema meti, a nestaju kada je odmaknemo. I radio smetnje povezane s ljudskom aktivnošću obično se stalno pojavljuju, jer je njihov izvor u blizini.
Astronomi s instituta SETI vjeruju da ovi rezultati ilustriraju snagu primjene modernih metoda strojnog učenja i računalnog vida na obradu podataka u astronomiji, a to će dovesti do novih otkrića. Novi pristup analizi mogao bi omogućiti istraživačima da učinkovitije razumiju podatke koje prikupljaju i brzo djeluju kako bi ponovo istražili objekte.
Od pokusa SETI započeto u zvjezdarnici Green Bank 1960. godine, gdje se nalazi teleskop korišten u najnovijem radu, napredak je omogućio istraživačima da prikupe više podataka nego ikad prije. Sama količina zahtjeva nove računalne alate za brzu obradu i analizu za otkrivanje anomalija koje mogu biti dokaz izvanzemaljske inteligencije. Korištenje nove neuronske mreže otvara novu stranicu u potrazi za izvanzemaljskim životom.
Također zanimljivo: