Группа ученых из университета Торонто разработала новый алгоритм на базе технологий глубинного машинного обучения, который за достаточно короткое время обнаружил признаки наличия "техногенных подписей" в восьми сигналах, прибывших к нам от далеких звезд. К сожалению, все эти восемь случаев пока не могут считаться доказательствами существования высокоразвитых внеземных цивилизаций, во время проведенных повторных наблюдений за соответствующими областями космического пространства не было зарегистрировано ни одного подобного сигнала. Тем не менее, все это является демонстрацией того, что технологии искусственного интеллекта могут быть использованы для поисков внеземных цивилизаций с достаточно большим успехом.

В основе разработанной учеными системы лежит принцип так называемого наполовину неконтролируемого обучения (semi-unsupervised learning, SUL). В обычных технологиях машинного обучения используются принципы контролируемого обучения, когда данные для обучения маркируются людьми, снабжаются дополнительной идентификационной информацией и комментариями.

В данном же случае искусственный интеллект был обучен при помощи маркированных данных о радиоволнах искусственного земного происхождения и немаркированных данных радиосигналов внеземного происхождения. И после такого обучения через систему было пропущено около 150 терабайт данных, собранных телескопом Green Bank Telescope, содержащих сигналы от 820 звезд, расположенных на удалении от 30 до 90 световых лет от Земли.

И система искусственного интеллекта обнаружила в этих данных восемь сигналов, которые были пропущены при обработке ранее. Анализ сигналов, проведенный специалистами проектов Breakthrough Listen и SETI, показал, что все эти сигналы имеют две характерные черты, которые можно ожидать найти у сигналов внеземного происхождения.

"Первое - эти сигналы присутствуют, когда мы наводим телескоп на звезду и пропадают, когда мы отводим телескоп немного в сторону. В отличие от этого, любые сторонние помехи будут присутствовать всегда, вне зависимости от положения телескопа" - пишут ученые, - "Второе - частота сигналов изменяется со временем, подтверждая то, что их источник находится очень далеко от телескопа".

Однако, ученые допускают, что указанные выше свойства сигналов могли сформироваться случайным или естественным образом. И прежде, чем начинать кричать об обнаружении инопланетян, необходимо получить дополнительные подтверждения. Но, как уже упоминалось выше, повторные наблюдения с помощью телескопа Green Bank Telescope не принесли желаемых результатов.

В будущем канадские ученые планируют произвести при помощи своей системы анализ данных, собранных радиотелескопами нового поколения, к примеру, радиотелескопом MeerKAT в Южной Африке. Если все это пройдет удачно, то новая система уже будет входить в состав будущих радиотелескопов, к примеру, Next Generation Very Large Array, строительство которого только планируется.

Ключевые слова:
Сигнал, Радиотелескоп, Данные, Обработка, Искусственный, Интеллект, Техногенная, Подпись, Цивилизация

Первоисточник

Другие новости по теме:

Искусственный интеллект написал новогоднюю песню, проанализировав изображение наряженной новогодней елки

Новая самообучаемая система компании Google учится создавать другие самообучаемые системы

Искусственный интеллект получит новый универсальный тест на "разумность"

Поиски в рамках программы SETI не выявили признаки существования внеземных цивилизаций у 1 300 ближайших к нам звезд

Искусственный интеллект научился генерировать фотореалистичные изображения несуществующих людей

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.