Mokslininkas Peteris Ma pritaikė mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą paieškos instituto surinktiems duomenims
Naujame straipsnyje, paskelbtame žurnale NatureAstronomija, mokslininkas paaiškino, kaip jis parengė mašininio mokymosi algoritmą 480 valandų teleskopo duomenų iš 820 žvaigždžių, surinktų 2016 m. Galiausiai jis nustatė aštuonis „dominančius“ signalus. Tačiau ankstesni algoritmai negalėjo jų aptikti.
Toronto universiteto studentas tai pasakė VICEjo metodas visiškai „pašalina žmones iš lygties“, skirtingai nei ankstesni mašininio mokymosi algoritmai, taikomi SETI duomenims. „Mūsų algoritmas remiasi tik neuroniniais ir duoda rezultatus, kurių tradiciniai metodai negalėjo gauti“, – aiškina Ma.
Dėl eksperimento mokslininkai gavo aštuonissignalai, kurie gali kilti iš labai pažengusių nežemiškų rūšių. Algoritmas konkrečiai nustatė ypatybes, kurios „atstovauja siaurajuosčio Doplerio dreifo signalams, sklindantiems iš kažkokio nežemiško šaltinio“.
Aštuonių dominančių signalų siužetai. Kiekviena juosta yra 2800 Hz pločio. SETI instituto sutikimu
SETI institutas buvo įkurtas 1984 m., siekiant skenuoti dangų ir ieškoti radijo signalų, kurie gali kilti iš protingų ateivių civilizacijų technologijos. Kol kas paieškos buvo bevaisės.
Skaityti daugiau:
Mokslininkai įvardijo 6 geriausius būdus, kaip „išsaugoti“ vyresnio amžiaus žmonių atminimą
Paslaptingas pėdsakas po žeme nustebino mokslininkus. Jam daugiau nei 1000 metų
Kardas, laikomas netikru, pasirodė esąs 3000 metų senumo bronzos amžiaus artefaktas
Viršelyje: menininko įspūdis apie radijo teleskopą ASKAP CSIRO
Vaizdo kreditas: OzGrav, Swinburne technologijos universitetas