Ученый Питер Ма применил машинное обучение и искусственный интеллект к данным, собранным Институтом поиска внеземного разума SETI. Первоначальные результаты показали, что ИИ пригодится для поиска внеземных «техносигнатур». .
В новой статье, опубликованной в журнале Nature Astronomy, ученый рассказал, как обучил алгоритм машинного обучения на 480-часовых данных телескопа от 820 звезд, собранных в 2016 году. В итоге, он выявил восемь сигналов, которые «представляют интерес». При этом, предыдущие алгоритмы не смогли их обнаружить.
Студент Университета Торонто, рассказал VICE, что его метод полностью «исключает людей из уравнения», в отличие от предыдущих алгоритмов машинного обучения, применявшихся к данным SETI. «Наш алгоритм опирается только на нейронную и дает результаты, которые не смогли получить более традиционные методы», — объясняет Ма.
В результате эксперимента ученые получили восемь сигналов, которые могут исходить от высокоразвитых внеземных видов. Алгоритм специально определил признаки, которые «представляют собой узкополосные доплеровские дрейфующие сигналы, исходящие от какого-то внеземного источника».
Графики восьми сигналов, представляющих интерес. Каждая панель имеет ширину 2800 Гц. Предоставлено Институт SETI
Институт SETI основали в 1984 году для сканирования неба в поисках радиосигналов, которые могут исходить от технологий разумных инопланетных цивилизаций. Пока что поиски оказались безрезультатными.
