AI ha rilevato 8 segnali dallo spazio. Potrebbero provenire da alieni, ma la gente li ha persi.

Lo scienziato PeterMa ha applicato l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale ai dati raccolti dal Search Institute

intelligenza extraterrestre SETI. I risultati iniziali hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale sarà utile nella ricerca di “tecnofirme” extraterrestri. .

In un nuovo articolo pubblicato sulla rivista NatureAstronomia, lo scienziato ha spiegato come ha addestrato un algoritmo di apprendimento automatico su 480 ore di dati del telescopio di 820 stelle raccolti nel 2016. Alla fine, ha identificato otto segnali che erano “di interesse”. Tuttavia, gli algoritmi precedenti non erano in grado di rilevarli.

Lo ha detto a VICE uno studente dell'Università di Torontoil suo metodo “rimuove completamente gli esseri umani dall’equazione”, a differenza dei precedenti algoritmi di apprendimento automatico applicati ai dati SETI. “Il nostro algoritmo si basa solo sul neurale e produce risultati che i metodi più tradizionali non potrebbero ottenere”, spiega Ma.

Come risultato dell'esperimento, gli scienziati ne hanno ricevuti ottosegnali che possono provenire da specie extraterrestri altamente avanzate. L’algoritmo ha identificato specificamente le caratteristiche che “rappresentano segnali di deriva Doppler a banda stretta provenienti da qualche fonte extraterrestre”.

Grafici di otto segnali di interesse. Ogni barra è larga 2800 Hz. Per gentile concessione dell'Istituto SETI

Il SETI Institute è stato fondato nel 1984 per scandagliare il cielo alla ricerca di segnali radio che potrebbero provenire dalla tecnologia di civiltà aliene intelligenti. Finora le ricerche sono state infruttuose.

Leggi di più:

Gli scienziati hanno nominato i primi 6 modi per "salvare" la memoria delle persone anziane

Una misteriosa impronta sotterranea ha sorpreso gli scienziati. Ha più di 1000 anni

La spada che si pensava fosse falsa si rivela essere un manufatto dell'età del bronzo di 3000 anni

In copertina: impressione artistica del radiotelescopio ASKAP CSIRO
Credito immagine: OzGrav, Swinburne University of Technology

</ p>