ИИ, созданный для поиска инопланетян, только что засек ВОСЕМЬ радиосигналов инопланетян из космоса

До недавнего времени астрономам было трудно отделить вероятные сигналы инопланетян от сигналов, созданных людьми.

Благодаря новой системе, обученной искусственным интеллектом, уже найдено восемь необъяснимых радиосигналов, что, по мнению экспертов, может ускорить поиски внеземной жизни.

После использования программы для изучения 820 звезд в области космоса, которая ранее считалась лишенной какой-либо возможной инопланетной активности, эксперты под руководством студента Университета Торонто Питера Ма (Peter Ma) обнаружили удивительную находку.

Более ранние анализы данных не выявили неопределенных признаков.

Частично, объясняет Ма, причина этого в том, что "во многих наших наблюдениях много помех".

Нам нужно отличать захватывающие радиосигналы в космосе от неинтересных радиосигналов с Земли".

Странно: На этом графике показаны восемь сигналов, представляющих интерес. Это те, которые выглядят оранжевыми.

В сотрудничестве с астрономами из Института SETI, Breakthrough Listen и научно-исследовательских институтов по всему миру Ма создал новый метод машинного обучения, который может более эффективно выделять возможные внеземные сигналы из всего фонового шума на нашей планете.

В работе использовалось глубокое обучение - разновидность искусственного интеллекта и машинного обучения, которая моделирует то, как люди приобретают конкретные знания, и является важнейшим компонентом автономных автомобилей.

В данном случае исследователи эффективно использовали машинное обучение для обучения традиционного алгоритма из более простого компьютера, чтобы отличить вероятные внеземные сигналы от сигналов, вызванных человеком.

Когда нынешняя программа ранее исследовала радиоданные из коллекции звезд, собранные телескопом Роберта К. Берда (Robert C. Byrd) Green Bank Telescope в Западной Вирджинии, она ничего не обнаружила.

Однако Ма и его коллеги уже обнаружили до восьми отдельных радиосигналов, исходящих из этого района космоса.

Стив Крофт (Steve Croft), научный сотрудник проекта Breakthrough Listen на телескопе Грин-Бэнк, добавил: "Ключевая проблема любого поиска техносигнатур заключается в том, чтобы просмотреть огромный стог сигналов и найти иголку, которая может оказаться передачей из инопланетного мира".

Подавляющее большинство сигналов, обнаруженных нашими телескопами, исходит от наших собственных технологий: спутники GPS, мобильные телефоны и тому подобное.

Алгоритм Питера дает нам более эффективный способ отфильтровать стог сена и найти сигналы, обладающие характеристиками, которые мы ожидаем от техносигнатур".

Восемь сигналов, похоже, исходят от пяти из 820 звезд в группе, которые расположены в направлениях, удаленных на расстояние от 30 до 90 световых лет.

Исследователям нужно больше времени, чтобы найти вероятную причину радиосигналов.

Исследовательская статья