Исследователи, применяя алгоритмы машинного обучения к данным о соседних звездах, выявили восемь сигналов, заслуживающих внимания при поиске внеземной жизни. Сигналы обладают особенными характеристиками, ранее не подвергавшимися изучению. Исследование демонстрирует, что использование машинного обучения для обработки телескопических данных ускорит и повысит эффективность поиска инопланетного разума.
Использование машинного обучения для анализа данных позволяет открыть новые возможности при поиске жизни за пределами Земли. В этом убеждают последние достижения. Исследование осуществлялось совместно с учеными Института SETI, занимающимися поисками доказательств существования инопланетной жизни.
Студент Питер Ма из Университета Торонто совместно с институтами по всему миру провёл исследование под руководством себя. Применение метода глубокого обучения к 150 терабайтам данных от 820 радиоисточников в ходе анализа 2017 года выявило восемь новых сигналов.
Но он сказал: «Эта работа позволит быстрее получать ответы на вопрос о том, одиноки ли мы во Вселенной. «».
Использование машинного обучения для обработки данных SETI.
В ходе исследования пересмотрели данные, собранные телескопом Грин-Бэнк в Западной Вирджинии при реализации проекта Breakthrough Listen. Задача заключалась в применении новых методов глубокого обучения к традиционному алгоритму поиска для получения более быстрых и точных результатов.
Новый алгоритм выявил восемь сигналов с интересными характеристиками, которые были подтверждены после ручной проверки.
- Скептически настроенные исследователи указывали на узкую полосу частот сигнала.
- У них была ненулевая скорость дрейфа, то есть определённый «наклон». Это может говорить о том, что возникновение сигнала было ускорено нашими приёмниками на Земле.
- В наблюдениях ON-источника их зафиксировали, а в наблюдениях OFF-источника — нет, что странно для небесного объекта.
Анализ данных методами машинного обучения пока не выявил новых сигналов, но даст исследователям возможность быстрее обрабатывать информацию и углубленно изучать наиболее любопытные объекты.
Ма и его команда стремятся интегрировать алгоритм в систему COSMIC Института SETI.
За огромным объемом данных наземных обсерваторий требуются новые вычислительные инструменты для быстрой обработки и анализа. Такая система поможет выявить аномалии, которые могут указывать на внеземные разумы или неизвестные явления.