Когато вземем предвид вероятността за откриване на технологично напреднал извънземен живот, какъвто периодично се показва във филми или сериали, възниква логичният въпрос: „Ако съществува, защо още не сме го намерили?”. И често отговорът е, че сме изследвали само малка част от галактиката.
Но друга причина може да са остарелите и неефективни алгоритми, които са разработени преди десетилетия за първите компютри и които не могат да се справят с обработката на съвременни масиви от данни. В проучване, проведено от Питър Ма, студент в университета в Торонто, заедно с учени от института SETI (Търсене на извънземен разум, проект за търсене на извънземни цивилизации) и други научни институции, приложиха техниката на дълбоко машинно обучение към предварително проучен набор от данни за близки звезди.
В резултат на използването на собствената им невронна мрежа учените откриха осем неидентифицирани преди това сигнала. „Общо анализирахме 150 TB данни за 820 близки звезди в комплекта, който беше анализиран с класически методи през 2017 г. Но след това учените решиха, че не съдържа интересни сигнали, каза Питър Ма. - Днес ние разширяваме това търсене до 1 милион звезди с помощта на телескоп MeerKAT и не само. Вярваме, че подобна работа ще помогне за ускоряване на темпото на нашите открития в търсенето на отговор на въпроса „Сами ли сме във Вселената?“.
Проектът Търсене на извънземни цивилизации (SETI) търси доказателства за живот извън Земята, като се опитва да открие техносигнатури или доказателства за технология, която може да е разработена от извънземни цивилизации. Най-често срещаният метод е търсенето на радиосигнали.
Радиото е чудесен начин за изпращане на информация на невероятни междузвездни разстояния. Радиосигнали преминават през праха и газа, които проникват в пространството със скоростта на светлината (около 20 XNUMX пъти по-бързо от най-добрите ракети). Много проекти на SETI използват антени за прихващане на всякакви радиосигнали, които теоретично биха могли да бъдат предадени от извънземни цивилизации.
Това проучване прегледа данните, получени с помощта на на телескопа Robert C. Byrd в Грийн Банк. Целта беше да се приложат нови техники за дълбоко обучение към класически алгоритъм за търсене, за да се получат по-точни резултати. След започване на нов алгоритъм и ръчен повторен анализ на данните, за да потвърдят резултатите, учените откриха сигнали, които имат няколко ключови характеристики:
- Сигналите са теснолентови, т.е. имат тясна спектрална ширина от порядъка на няколко Hz. Сигналите, причинени от природни явления, обикновено са широколентови
- Сигналите имаха ненулева скорост на дрейф. Източникът на сигнала има известно ускорение спрямо приемниците на Земята и следователно не е локален спрямо радиообсерваторията
- Сигналите явно не са от Земята. Сигналите от небесния източник се появяват, когато насочим телескопа към целта, и изчезват, когато я отдалечим. И радиосмущенията, свързани с човешката дейност, обикновено се появяват постоянно, тъй като техният източник е наблизо.
Астрономите от института SETI смятат, че тези резултати илюстрират силата на прилагането на съвременни методи за машинно обучение и компютърно зрение за обработка на данни в астрономията и това ще доведе до нови открития. Новият подход към анализа може да позволи на изследователите да разберат по-ефективно данните, които събират, и да действат бързо, за да изследват обектите отново.
От експериментите SETI започнала в обсерваторията Грийн Банк през 1960 г., където се намира телескопът, използван в най-новата работа, напредъкът позволи на изследователите да съберат повече данни от всякога. Големият обем изисква нови изчислителни инструменти за бърза обработка и анализ за откриване на аномалии, които може да са доказателство за извънземен разум. Използването на нова невронна мрежа отваря нова страница в търсенето на извънземен живот.
Също интересно: