Ateivių paieškai sukurtas dirbtinis intelektas ką tik užfiksavo aštuonis ateivių radijo signalus iš kosmoso

Iki šiol astronomams buvo sunku atskirti tikėtinus ateivių signalus nuo žmonių sukurtų signalų.

Naujos dirbtinio intelekto išmokytos sistemos dėka jau rasti aštuoni nepaaiškinami radijo signalai, o tai, ekspertų nuomone, gali paspartinti nežemiškos gyvybės paieškas.

Pasinaudoję programa ir ištyrę 820 žvaigždžių, esančių kosmoso regione, kuriame, kaip anksčiau buvo manoma, nėra jokios galimos ateivių veiklos, Toronto universiteto studento Piterio Ma (Peter Ma) vadovaujami ekspertai aptiko netikėtą radinį.

Ankstesnė duomenų analizė buvo praleidusi neaiškius požymius.

Ma aiškina, kad iš dalies taip atsitiko dėl to, kad "daugelyje mūsų stebėjimų yra daug trukdžių.

Mums reikia atskirti įdomius radijo signalus kosmose nuo neįdomių radijo signalų iš Žemės.

Keista: Šiame paveikslėlyje pavaizduoti aštuoni įdomūs signalai. Jie yra tie, kurie atrodo oranžinės spalvos

Ma, bendradarbiaudamas su astronomais iš SETI instituto, "Breakthrough Listen" ir viso pasaulio mokslinių tyrimų institutų, sukūrė naują mašininio mokymosi metodą, kuris gali veiksmingiau atskirti galimus nežemiškus signalus nuo viso mūsų planetos foninio triukšmo.

Jame buvo naudojamas gilusis mokymasis - dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi rūšis, kuri modeliuoja, kaip žmonės įgyja konkrečių žinių, ir yra labai svarbi autonominių automobilių sudedamoji dalis.

Šiuo atveju tyrėjai efektyviai panaudojo mašininį mokymąsi, kad išmokytų tradicinį algoritmą iš paprastesnio kompiuterio atskirti tikėtinus nežemiškus signalus nuo žmogaus sukeltų signalų.

Kai dabartinė programa anksčiau tyrė radijo duomenis iš žvaigždžių rinkinio, surinkto Roberto C. Byrdo (Robert C. Byrd) Green Bank teleskopu Vakarų Virdžinijoje, ji nieko nerado.

Tačiau Ma ir jo kolegos jau aptiko net aštuonis atskirus radijo signalus, sklindančius iš to kosmoso regiono.

Stivas Kroftas (Steve Croft), projekto "Breakthrough Listen" mokslininkas, dirbantis su "Green Bank" teleskopu, pridūrė: "Pagrindinė problema, susijusi su bet kokiomis technosignatūrų paieškomis, yra ieškoti didžiulės šieno krūvos signalų, kad surastume adatą, kuri galėtų būti transliacija iš ateivių pasaulio.

"Didžioji dauguma mūsų teleskopų aptiktų signalų yra kilę iš mūsų pačių technologijų: GPS palydovai, mobilieji telefonai ir pan.

Peterio algoritmas suteikia mums efektyvesnį būdą filtruoti šieno krūvą ir rasti signalus, kurie pasižymi savybėmis, kurių tikimės iš technosignatūrų.

Atrodo, kad aštuoni signalai sklinda iš penkių iš 820 grupės žvaigždžių, esančių kryptimis, nutolusiomis nuo 30 iki 90 šviesmečių.

Mokslininkams reikia daugiau laiko, kad galėtų nustatyti tikėtiną radijo signalų priežastį.

Mokslinis straipsnis

P komentaras: užsienis rašo, todėl tiesos ieškokite "duonos trupiniais"... atsirinkite faktus. Patiko pasidalinkite.