Der Wissenschaftler Peter Ma wandte maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auf die vom Search Institute gesammelten Daten an
In einem neuen Artikel veröffentlicht in der Zeitschrift NatureAstronomie erklärte der Wissenschaftler, wie er einen Algorithmus für maschinelles Lernen anhand von 480 Stunden Teleskopdaten von 820 Sternen trainierte, die im Jahr 2016 gesammelt wurden. Am Ende identifizierte er acht Signale, die „von Interesse“ waren. Bisherige Algorithmen konnten sie jedoch nicht erkennen.
Ein Student der University of Toronto erzählte VICE dasIm Gegensatz zu früheren Algorithmen für maschinelles Lernen, die auf SETI-Daten angewendet wurden, „nimmt seine Methode den Menschen vollständig aus der Gleichung heraus“. „Unser Algorithmus basiert ausschließlich auf Neuronen und liefert Ergebnisse, die mit herkömmlichen Methoden nicht erzielt werden könnten“, erklärt Ma.
Als Ergebnis des Experiments erhielten die Wissenschaftler achtSignale, die möglicherweise von hochentwickelten außerirdischen Arten stammen. Der Algorithmus identifizierte speziell Merkmale, die „schmalbandige Doppler-Driftsignale darstellen, die von einer außerirdischen Quelle ausgehen“.
Diagramme von acht interessierenden Signalen. Jeder Balken ist 2800 Hz breit. Mit freundlicher Genehmigung des SETI-Instituts
Das SETI-Institut wurde 1984 gegründet, um den Himmel nach Funksignalen abzusuchen, die möglicherweise von der Technologie intelligenter außerirdischer Zivilisationen stammen. Bisher war die Suche erfolglos.
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Auf dem Umschlag: Künstlerische Darstellung des Radioteleskops ASKAP CSIRO
Bildnachweis: OzGrav, Swinburne University of Technology