Кога ќе ја земеме предвид веројатноста за откривање на технолошки напреден вонземски животот, како што периодично се прикажува во филмови или серии, се поставува логично прашање: „Ако постои, зошто сè уште не сме го нашле?“. И често одговорот е дека испитавме само мал дел од галаксијата.
Но, друга причина може да се застарените и неефикасни алгоритми кои беа развиени пред неколку децении за првите компјутери и кои не можат да се справат со обработката на современите збирки на податоци. Во студијата што Питер Ма, студент на додипломски студии на Универзитетот во Торонто, ја спровела заедно со научниците од Институтот SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence, проект за потрага по вонземски цивилизации) и други научни институции, ја примениле техниката на длабоко машинско учење на претходно проучен збир на податоци за блиските ѕвезди.
Како резултат на користење на сопствената невронска мрежа, научниците открија осум претходно неидентификувани сигнали. „Вкупно, анализиравме 150 TB податоци за 820 блиски ѕвезди во комплетот што беше анализиран со класични методи во 2017 година. Но, тогаш научниците одлучија дека тој не содржи интересни сигнали, изјави Питер Ма. -Денес оваа потрага ја прошируваме на 1 милион ѕвезди со помош на телескоп MeerKAT и не само. Веруваме дека таквата работа ќе помогне да се забрза темпото на нашите откритија во потрагата да одговориме на прашањето „Дали сме сами во универзумот?“.
Проектот „Потрага по вонземски цивилизации“ (SETI) бара докази за живот надвор од Земјата, обидувајќи се да открие технопотписи или докази за технологија што можеби ја развиле вонземски цивилизации. Најчестиот метод е пребарувањето за радио сигнали.
Радиото е одличен начин за испраќање информации на неверојатни меѓуѕвездени растојанија. Радио сигнали поминуваат низ прашината и гасот што продираат во вселената со брзина на светлината (околу 20 пати побрзо од најдобрите ракети). Многу проекти SETI користат антени за пресретнување на какви било радио сигнали што теоретски би можеле да бидат пренесени од вонземски цивилизации.
Оваа студија ги разгледа податоците добиени со користење на телескопот Роберт Ц. Бирд во Грин Бенк. Целта беше да се применат нови техники за длабоко учење на класичен алгоритам за пребарување за да се добијат попрецизни резултати. По започнувањето на нов алгоритам и рачна повторна анализа на податоците за да се потврдат резултатите, научниците пронајдоа сигнали кои имаа неколку клучни карактеристики:
- Сигналите биле со тесен појас, односно имале тесна спектрална ширина, од редот на неколку Hz. Сигналите предизвикани од природни феномени обично се широкопојасни
- Сигналите имаа ненулта брзина на нанос. Изворот на сигналот има одредено забрзување во однос на приемниците на Земјата и затоа не е локален на радио опсерваторијата
- Сигналите очигледно не се од Земјата. Сигналите од небесниот извор се појавуваат кога ќе го насочиме телескопот кон целта, а исчезнуваат кога ќе го оддалечиме. И радио пречки поврзани со човековата активност обично се појавуваат постојано, бидејќи нивниот извор е во близина.
Астрономите од институтот SETI веруваат дека овие резултати ја илустрираат моќта на примената на современи методи на машинско учење и компјутерска визија за обработка на податоци во астрономијата, а тоа ќе доведе до нови откритија. Новиот пристап на анализа би можел да им овозможи на истражувачите поефикасно да ги разберат податоците што ги собираат и да дејствуваат брзо за повторно да ги истражат предметите.
Од експериментите SETI започната во опсерваторијата Грин Банк во 1960 година, дом на телескопот користен во најновата работа, напредокот им овозможи на истражувачите да соберат повеќе податоци од кога било досега. Огромниот обем бара нови пресметковни алатки за брза обработка и анализа за откривање на аномалии кои можат да бидат доказ за вонземска интелигенција. Употребата на нова невронска мрежа отвора нова страница во потрагата по вонземски живот.
Исто така интересно: