Ko upoštevamo verjetnost odkrivanja tehnološko naprednega nezemeljski življenja, kot ga občasno prikazujejo filmi ali serije, se postavlja logično vprašanje: "Če obstaja, zakaj ga še nismo našli?". In pogosto je odgovor, da smo pregledali le majhen delček galaksije.
Drugi razlog pa so lahko zastareli in neučinkoviti algoritmi, ki so bili pred desetletji razviti za prve računalnike in niso kos obdelavi sodobnih nizov podatkov. V študiji, ki jo je Peter Ma, dodiplomski študent na Univerzi v Torontu, izvedel skupaj z znanstveniki z inštituta SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence, projekt iskanja nezemeljskih civilizacije) in druge znanstvene ustanove uporabile tehniko globokega strojnega učenja na predhodno raziskanem naboru podatkov o bližnjih zvezdah.
Kot rezultat uporabe lastne nevronske mreže so znanstveniki odkrili osem prej neidentificiranih signalov. »Skupaj smo analizirali 150 TB podatkov o 820 bližnjih zvezdah v nizu, ki smo ga leta 2017 analizirali s klasičnimi metodami. Potem pa so se znanstveniki odločili, da ne vsebuje zanimivih signalov, je povedal Peter Ma. - Danes to iskanje s pomočjo teleskopa širimo na 1 milijon zvezd MeerKAT in ne samo. Verjamemo, da bo takšno delo pomagalo pospešiti tempo naših odkritij pri iskanju odgovora na vprašanje "Ali smo sami v vesolju?".
Projekt SETI (Search for Extraterrestrial Civilizations) išče dokaze o življenju onkraj Zemlje tako, da poskuša odkriti tehnosignature ali dokaze o tehnologiji, ki so jo morda razvile nezemeljske civilizacije. Najpogostejša metoda je iskanje radijskih signalov.
Radio je odličen način za pošiljanje informacij na neverjetne medzvezdne razdalje. Radijski signali prehajajo skozi prah in pline, ki prežemajo vesolje, s svetlobno hitrostjo (približno 20-krat hitreje od najboljših raket). Številni projekti SETI uporabljajo antene za prestrezanje radijskih signalov, ki bi jih teoretično lahko prenašale nezemeljske civilizacije.
Ta študija je pregledala podatke, pridobljene z uporabo teleskopa Robert C. Byrd v Green Banku. Cilj je bil uporabiti nove tehnike globokega učenja v klasičnem algoritmu iskanja, da bi dobili natančnejše rezultate. Po začetku novega algoritem in ročno ponovno analizo podatkov za potrditev rezultatov so znanstveniki našli signale, ki so imeli več ključnih značilnosti:
- Signali so bili ozkopasovni, torej so imeli ozko spektralno širino, reda velikosti nekaj Hz. Signali, ki jih povzročajo naravni pojavi, so običajno širokopasovni
- Signali so imeli neničelno hitrost odnašanja. Izvor signala ima nekaj pospeška glede na sprejemnike na Zemlji in zato ni lokalen na radijskem observatoriju
- Signali očitno niso z Zemlje. Signali nebesnega vira se pojavijo, ko teleskop usmerimo proti cilju, in izginejo, ko ga odmaknemo. In radijske motnje, povezane s človeško dejavnostjo, se običajno pojavljajo nenehno, ker je njihov vir v bližini.
Astronomi z inštituta SETI menijo, da ti rezultati ponazarjajo moč uporabe sodobnih metod strojnega učenja in računalniškega vida pri obdelavi podatkov v astronomiji, kar bo vodilo do novih odkritij. Nov pristop k analizi bi lahko raziskovalcem omogočil učinkovitejše razumevanje podatkov, ki jih zbirajo, in hitro ukrepanje pri ponovnem raziskovanju predmetov.
Od poskusov SETI ki se je leta 1960 začel na observatoriju Green Bank, kjer se nahaja teleskop, uporabljen v najnovejšem delu, je napredek raziskovalcem omogočil zbiranje več podatkov kot kdaj koli prej. Velik obseg zahteva nova računalniška orodja za hitro obdelavo in analizo za odkrivanje anomalij, ki so lahko dokaz nezemeljske inteligence. Uporaba nove nevronske mreže odpira novo stran v iskanju nezemeljskega življenja.
Zanimivo tudi: