Вчений Пітер Ма застосував машинне навчання та штучний інтелект до даних, зібраних Інститутом пошуку
У новій статті, опублікованій в журналі NatureAstronomy, вчений розповів, як навчив алгоритм машинного навчання на 480-годинних даних телескопа від 820 зірок, зібраних у 2016 році. У підсумку, він виявив вісім сигналів, які «являють інтерес». При цьому попередні алгоритми не змогли їх виявити.
Студент Університету Торонто розповів VICE, щойого метод повністю «виключає людей із рівняння», на відміну від попередніх алгоритмів машинного навчання, що застосовувалися до даних SETI. «Наш алгоритм спирається лише на нейронну і дає результати, які не змогли отримати більш традиційні методи», — пояснює Ма.
В результаті експерименту вчені здобули вісімсигналів, які можуть походити від високорозвинених позаземних видів. Алгоритм спеціально визначив ознаки, які «є вузькосмуговими доплерівськими дрейфуючими сигналами, що виходять від якогось позаземного джерела».
Графіки восьми сигналів, що становлять інтерес. Кожна панель має ширину 2800 Гц. Надано Інститут SETI
Інститут SETI заснували в 1984 році для сканування неба в пошуках радіосигналів, які можуть виходити від технологій розумних інопланетних цивілізацій. Поки що пошуки виявились безрезультатними.
Читати далі:
Вчені назвали топ-6 способів «врятувати» пам'ять людей похилого віку
Таємничий відбиток під землею здивував вчених. Йому більше 1000 років
Меч, який вважали підробкою, виявився артефактом бронзової доби і йому 3 000 років.
На обкладинці: враження художника від радіотелескопа ASKAP CSIRO
Зображення надано: OzGrav, Технологічний університет Суінберна