과학자 피터 마(Peter Ma)는 검색연구소가 수집한 데이터에 머신러닝과 인공지능을 적용했다.
Nature 저널에 게재된 새 기사에서천문학자인 그는 2016년에 수집된 820개의 별에서 얻은 480시간의 망원경 데이터를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 훈련한 방법을 설명했습니다. 결국 그는 "관심 있는" 8가지 신호를 식별했습니다. 그러나 이전 알고리즘으로는 이를 감지할 수 없었습니다.
토론토 대학의 한 학생이 VICE에 이렇게 말했습니다.그의 방법은 SETI 데이터에 적용된 이전 기계 학습 알고리즘과 달리 "방정식에서 인간을 완전히 제거"합니다. "우리의 알고리즘은 신경에만 의존하며 기존 방법으로는 얻을 수 없었던 결과를 생성합니다."라고 Ma는 설명합니다.
실험 결과, 과학자들은 8가지의 결과를 얻었습니다.고도로 발전된 외계종으로부터 나올 수 있는 신호. 이 알고리즘은 "일부 외계 소스에서 나오는 협대역 도플러 표류 신호를 나타내는" 특징을 구체적으로 식별했습니다.
8개의 관심 신호 플롯. 각 막대의 폭은 2800Hz입니다. SETI 연구소 제공
SETI 연구소는 지능적인 외계 문명의 기술에서 나올 수 있는 무선 신호를 찾기 위해 하늘을 스캔하기 위해 1984년에 설립되었습니다. 지금까지 검색은 성과가 없었습니다.
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표지: ASKAP CSIRO 전파 망원경에 대한 작가의 인상
이미지 제공: OzGrav, Swinburne 공과 대학