ИИ обнаружил потенциальные инопланетные радиосигналы
Ученые разработали нейросеть, которая отфильтровывает помехи и более эффективно обнаруживает необычные космические радиосигналы при поиске внеземного разума. Об этом пишет Motherboard.
Участники проекта SETI использовали наблюдения 820 звезд в виде 115 млн фрагментов данных. Затем разработанная с помощью библиотек TensorFlow и Python Keras модель выявила около 3 млн представляющих интерес сигналов.
Группа сократила их количество до 20 515 единиц. Это в 100 раз меньше, чем в предыдущем анализе, проводимом на том же наборе данных.
Всего команда определила восемь ранее необнаруженных потенциально интересных сигналов. Дальнейший анализ может подтвердить их внеземное происхождение. В таком случае ученым предстоит выяснить, с какой технологией они столкнулись.
По словам ведущего автора исследования Питера Ма, в лучшем случае сигналы могут включать встроенную информацию о разработках или даже набор техносигнатур инопланетной цивилизации.
Согласно исследованию, новый подход полностью исключает человеческий фактор из процесса поиска.
Также ученые сообщили, что поступающие из космоса радиоволны легко спутать с земными. Отделение этих сигналов друг от друга может занимать колоссальное количество сил и времени, добавили они.
По словам Ма, нейросеть существенно ускоряет процесс. Алгоритм не только идентифицирует и классифицирует данные, но и отфильтровывает земные помехи.
Помимо двойного прироста скорости в обработке сигналов по сравнению с традиционными методами, нейросеть также позволяет использовать тип нестандартного мышления.
По его словам, проблема заключается в неизвестной природе инопланетных сигналов. Нестандартное мышление нейросети поможет лучше изучить его без человеческих предубеждений, уверен ученый.
Участники проекта SETI использовали наблюдения 820 звезд в виде 115 млн фрагментов данных. Затем разработанная с помощью библиотек TensorFlow и Python Keras модель выявила около 3 млн представляющих интерес сигналов.
Группа сократила их количество до 20 515 единиц. Это в 100 раз меньше, чем в предыдущем анализе, проводимом на том же наборе данных.
Всего команда определила восемь ранее необнаруженных потенциально интересных сигналов. Дальнейший анализ может подтвердить их внеземное происхождение. В таком случае ученым предстоит выяснить, с какой технологией они столкнулись.
По словам ведущего автора исследования Питера Ма, в лучшем случае сигналы могут включать встроенную информацию о разработках или даже набор техносигнатур инопланетной цивилизации.
«Однако мы на это не рассчитываем», — сказала Ма.
Согласно исследованию, новый подход полностью исключает человеческий фактор из процесса поиска.
«Ранее люди вставляли компоненты машинного обучения в различные конвейеры для облегчения обнаружения. Эта работа полностью опирается на нейронную сеть […] и дает результаты, которые недоступны традиционным алгоритмам», — сказал он.
Также ученые сообщили, что поступающие из космоса радиоволны легко спутать с земными. Отделение этих сигналов друг от друга может занимать колоссальное количество сил и времени, добавили они.
По словам Ма, нейросеть существенно ускоряет процесс. Алгоритм не только идентифицирует и классифицирует данные, но и отфильтровывает земные помехи.
Помимо двойного прироста скорости в обработке сигналов по сравнению с традиционными методами, нейросеть также позволяет использовать тип нестандартного мышления.
«Традиционные алгоритмы работают с заданным набором инструкций, разработанных людьми […]. Таким образом, модель будет обнаруживать только то, что мы ей скажем», — заявил Ма.
По его словам, проблема заключается в неизвестной природе инопланетных сигналов. Нестандартное мышление нейросети поможет лучше изучить его без человеческих предубеждений, уверен ученый.
