Ha figyelembe vesszük a technológiailag fejlett észlelésének valószínűségét földön kívüli Az életben, ahogyan azt a filmekben vagy sorozatokban időszakosan bemutatják, logikus kérdés merül fel: "Ha létezik, miért nem találtuk még meg?". És gyakran a válasz az, hogy a galaxisnak csak egy apró töredékét vizsgáltuk meg.
De egy másik ok lehet az elavult és nem hatékony algoritmus, amelyet évtizedekkel ezelőtt fejlesztettek ki az első számítógépek számára, és amelyek nem képesek megbirkózni a modern adathalmazok feldolgozásával. Egy tanulmányban, amelyet Peter Ma, a Torontói Egyetem egyetemi hallgatója a SETI Intézet tudósaival közösen végzett (Search for Extraterrestrial Intelligence, projekt a földönkívüliek kutatására). civilizációk) és más tudományos intézmények a mély gépi tanulás technikáját alkalmazták a közeli csillagokról korábban tanulmányozott adathalmazra.
Saját neurális hálózatuk használatának eredményeként a tudósok nyolc korábban azonosítatlan jelet fedeztek fel. "Összesen 150 TB adatot elemeztünk 820 közeli csillagról abban a halmazban, amelyet klasszikus módszerekkel elemeztünk 2017-ben. De aztán a tudósok úgy döntöttek, hogy nem tartalmaz érdekes jeleket – mondta Peter Ma. - Ma ezt a keresést egy távcső segítségével 1 millió csillagra bővítjük Szurikáta és nem csak. Hiszünk abban, hogy ez a munka felgyorsítja felfedezéseink ütemét, hogy megválaszoljuk a kérdést: „Egyedül vagyunk az univerzumban?”.
A Search for Extraterrestrial Civilizations (SETI) projekt a Földön túli élet bizonyítékait keresi azáltal, hogy technosignatures vagy olyan technológiai bizonyítékokat próbál felderíteni, amelyeket földönkívüli civilizációk fejlesztettek ki. A leggyakoribb módszer a rádiójelek keresése.
A rádió nagyszerű módja annak, hogy információkat küldjön hihetetlen csillagközi távolságokra. Rádiójelek fénysebességgel (körülbelül 20 XNUMX-szer gyorsabban, mint a legjobb rakéták) haladnak át a teret átható poron és gázon. Sok SETI projekt antennákat használ minden olyan rádiójel lehallgatására, amelyet elméletileg a földönkívüli civilizációk továbbíthatnak.
Ez a tanulmány áttekintette a segítségével nyert adatokat a Robert C. Byrd teleszkópról Green Bankban. A cél az volt, hogy új mély tanulási technikákat alkalmazzanak egy klasszikus keresési algoritmusra, hogy pontosabb eredményeket kapjanak. Új elindítása után algoritmus és az adatok manuális újraelemzésével az eredmények megerősítése érdekében a tudósok olyan jeleket találtak, amelyeknek számos kulcsfontosságú jellemzője volt:
- A jelek keskeny sávúak voltak, vagyis szűk spektrumszélességűek, több Hz nagyságrendűek. A természeti jelenségek okozta jelek általában szélessávúak
- A jelek nullától eltérő sodródási sebességgel rendelkeztek. A jelforrásnak van némi gyorsulása a Földön lévő vevőkhöz képest, ezért nem lokális a rádiómegfigyelőközpontban
- A jelek egyértelműen nem a Földről származnak. Az égi forrás jelei akkor jelennek meg, amikor a távcsövet a célpontra irányítjuk, és eltűnnek, ha elmozdítjuk. Az emberi tevékenységgel összefüggő rádióinterferenciák pedig általában folyamatosan jelennek meg, mert forrásuk a közelben van.
A SETI Intézet csillagászai úgy vélik, hogy ezek az eredmények szemléltetik a gépi tanulás és a számítógépes látás modern módszereinek alkalmazásának erejét az adatfeldolgozásban a csillagászatban, és ez új felfedezésekhez vezet. Az elemzés új megközelítése lehetővé teheti a kutatóknak, hogy hatékonyabban megértsék az általuk gyűjtött adatokat, és gyorsan cselekedjenek az objektumok újbóli vizsgálata érdekében.
A kísérletek óta SETI Az 1960-ban indult Green Bank Observatory-ban, ahol a legújabb munkákban használt távcső található, a fejlődés lehetővé tette a kutatók számára, hogy minden eddiginél több adatot gyűjtsenek össze. A hatalmas mennyiség új számítási eszközöket igényel a gyors feldolgozáshoz és elemzéshez, hogy felderítsék azokat az anomáliákat, amelyek a földönkívüli intelligencia bizonyítékai lehetnek. Egy új neurális hálózat használata új oldalt nyit a földönkívüli élet keresésében.
Szintén érdekes: