Новые исследования в первый раз отмечают случай, когда методы машинного обучения были использованы для непосредственного обнаружения быстрых мимолетных радиосигналов. Успешное применение машинного обучения для обнаружения радиосигналов обещает открыть новые возможности для идентификации сигналов от внеземного разума.
10 сентября 2018 года — Mountain View, CA — Исследователи нашли инициативу для поиска признаков разумной жизни во вселенной — применили методы машинного обучения для обнаружения 72 новых быстрых радиосигналов, исходящих из «ретранслятора» FRB 121102. Быстрое радиовсплески или FRB — яркие импульсы радиоизлучения, длительностью всего миллисекунды, которые, как полагают исследователи, исходят из далеких галактик. Большинство FRB были зарегистрированы во время всего лишь одного взрыва. FRB 121102 является единственным известным на сегодняшний день по количеству повторных сигналов, наблюдаемым во время прорыва.
Результаты этого исследования были приняты для публикации в журнале Astrophysical Journal. Доктор Колифорнийского университета в Беркли-Джерри Чжан является ведущим автором статьи.
FRB из 121102 происходят в карликовой галактике за 3 миллиарда световых лет от Земли, но природа объекта, испускающего его, неизвестна. Существует много теорий, в том числе, что они могут быть сигнатурами технологии, разработанной внеземным разумом.
В августе 2017 года научная команда «Listen» в Калифорнийском университете, Исследовательский центр в Беркли наблюдала FRB 121102 в течение пяти часов, используя цифровую аппаратуру на GBT. Сообщалось, что с использованием данных 400 ТБ было проведено 21 радиовсплеска. Все эти радиовсплески были замечены в течение одного часа, предполагается, что источник чередуется между периодами неподвижности и бешеной активности.
Теперь, Чжан и соавторы, разработали новый алгоритм машинного обучения и повторно проанализировали набор данных GBT 2017, найдя еще 72 радиовсплеска, которые не были обнаружены первоначально. Они разработали алгоритм, известный как сверточная нейронная сеть, чтобы распознать радиовсплески, найденные классическим методом поиска, используемым Гаджаром и сотрудниками, а затем установить его в наборе данных 400 ТБ, чтобы найти радиовсплески, которые пропустили с классическим подходом.
«Работа Джерри увлекательна не только потому, что она помогает нам более детально понять динамическое поведение FRB», — отметил председатель SETI Бернард М. Оливер, «но также из-за обещания, которое он показывает для использования машинного обучения для обнаружения сигналов, пропущенных классическими алгоритмами ». «Эти новые методы уже улучшают нашу чувствительность к сигналам от внеземных технологий».
Институт SETI использует алгоритмы IBM Cloud и AI для анализа более 20 миллионов сигналов, захваченных радиотелескопами ATA , используя возможности машинного обучения, чтобы значительно улучшить то, как аномальные сигналы, представляющие интерес, могут быть идентифицированы и помечены для дальнейшего изучения. Кроме того, ученые из Института SETI использовали IBM Cloud для поиска широкополосных сигналов из интересующих экзопланет, таких как система TRAPPIST-1, позволяя использовать ATA для совершенно новых типов программ наблюдения. Обладая очень широким полем обзора и беспрецедентным мгновенным охватом частот, ATA имеет хорошие возможности для поиска широкополосных быстрых переходных процессов, включая FRB.
«Эти результаты свидетельствуют о том, что может быть огромное количество дополнительных сигналов, которые отсутствуют в наших нынешних алгоритмах, и наглядно демонстрировать силу применения современной аналитики данных и инструментов AI для астрономических исследований», — сказал президент и исполнительный директор Института SETI-Билл Даймонд. «Применение этих методов в поисках доказательств внеземных технологий или техносигналов, невероятно убедительны, вместе с устранением дразнящих явлений FRB», — продолжил он.
Дополнительные исследования FRB могут дать информацию о том, являются ли они сигнатурами внеземных технологий. В то же время Институт SETI продолжает поиски, чтобы понять происхождение и природу жизни во Вселенной, и эволюция интеллекта будет продолжаться.