Le scientifique Peter Ma a appliqué l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle aux données collectées par le Search Institute
Dans un nouvel article publié dans la revue NatureEn astronomie, le scientifique a expliqué comment il a entraîné un algorithme d'apprentissage automatique sur 480 heures de données de télescope provenant de 820 étoiles collectées en 2016. En fin de compte, il a identifié huit signaux « d’intérêt ». Cependant, les algorithmes précédents n’étaient pas en mesure de les détecter.
Un étudiant de l'Université de Toronto a déclaré à VICE :sa méthode « supprime complètement les humains de l’équation », contrairement aux précédents algorithmes d’apprentissage automatique appliqués aux données SETI. "Notre algorithme s'appuie uniquement sur les neurones et produit des résultats que les méthodes plus traditionnelles ne pourraient pas obtenir", explique Ma.
À la suite de l'expérience, les scientifiques ont reçu huitsignaux pouvant provenir d’espèces extraterrestres très avancées. L’algorithme a spécifiquement identifié des caractéristiques qui « représentent des signaux de dérive Doppler à bande étroite émanant d’une source extraterrestre ».
Parcelles de huit signaux d'intérêt. Chaque barre a une largeur de 2800 Hz. Avec l'aimable autorisation de l'Institut SETI
L'Institut SETI a été fondé en 1984 pour scruter le ciel à la recherche de signaux radio pouvant provenir de la technologie de civilisations extraterrestres intelligentes. Jusqu'à présent, les recherches ont été infructueuses.
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En couverture : vue d'artiste du radiotélescope ASKAP CSIRO
Crédit image : OzGrav, Université de technologie de Swinburne