Когда мы рассуждаем о вероятности обнаружения технологически развитой внеземной жизни, возникает вопрос: "Если они где-то существуют, почему мы до сих пор не обнаружили их?" Часто на этот вопрос отвечают, что мы изучили только малую часть галактики, и что алгоритмы, созданные для ранних цифровых компьютеров, могут быть неэффективными при работе с огромными объемами данных.
Недавнее исследование, опубликованное в Nature Astronomy и проведенное при участии студента бакалавриата Университета Торонто Питера Ма и исследователей из Института SETI, Breakthrough Listen и других научно-исследовательских институтов по всему миру, использовало метод глубокого обучения для повторного анализа ранее исследованных данных о близлежащих звездах и обнаружило восемь ранее неизвестных сигналов, которые вызвали интерес.
"Всего мы проанализировали 150 ТБ данных о 820 близлежащих звездах в наборе данных, который ранее был исследован классическими методами в 2017 году, но был отмечен как неинтересный", - сказал Питер Ма, главный автор исследования. "Сегодня мы расширяем этот поиск до 1 миллиона звезд, используя телескоп MeerKAT и другие инструменты. Мы надеемся, что такая работа поможет ускорить темпы наших грандиозных усилий по ответу на вопрос о том, одни ли мы во Вселенной."
Поиск внеземного разума (SETI) ищет доказательства существования внеземного разума за пределами Земли, пытаясь обнаружить техносигналы или свидетельства технологии, которые могли быть разработаны инопланетными цивилизациями. Наиболее распространенным методом является поиск радиосигналов. Радио - отличный способ передавать информацию на невероятные расстояния между звездами; оно быстро проходит сквозь пыль и газ, которые пронизывают космос, и делает это со скоростью света (примерно в 20 000 раз быстрее, чем наши лучшие ракеты). Многие усилия SETI используют антенны для подслушивания любых радиосигналов, которые могут передавать инопланетяне.
В этом исследовании были повторно проанализированы данные, полученные с помощью телескопа Green Bank в Западной Вирджинии в рамках кампании Breakthrough Listen, в которой изначально не было указано ни одной интересующей цели. Цель состояла в том, чтобы применить новые методы глубокого обучения к классическому алгоритму поиска для получения более быстрых и точных результатов. После запуска нового алгоритма и ручного повторного анализа данных для подтверждения результатов вновь обнаруженные сигналы имели несколько ключевых характеристик:
Сигналы были узкополосными, что означало, что они имели узкую спектральную ширину, порядка всего нескольких Гц. Сигналы, вызванные природными явлениями, как правило, являются широкополосными.
Сигналы имели ненулевую скорость дрейфа, что означает, что сигналы имели наклон. Такие наклоны могут указывать на то, что источник сигнала имел некоторое относительное ускорение в наших приемниках, следовательно, не был локальным для радиообсерватории.
Сигналы появились в наблюдениях на источнике, а не в наблюдениях за пределами источника. Если сигнал исходит от определенного небесного источника, он появляется, когда мы направляем наш телескоп на цель, и исчезает, когда мы отводим взгляд. Человеческие радиопомехи обычно возникают при включенном и выключенном наблюдении из-за того, что источник находится поблизости.
Черри Нг, еще один научный руководитель магистерской программы и астроном как из Института SETI, так и из Французского национального центра научных исследований, сказала: "Эти результаты наглядно иллюстрируют мощь применения современных методов машинного обучения и компьютерного зрения к задачам обработки данных в астрономии, что приводит как к новым обнаружениям, так и к повышению производительности. Применение этих методов в масштабе будет иметь трансформационные последствия для науки о радиотехнической сигнатуре".
Хотя повторные исследования этих новых объектов, представляющих интерес, еще не привели к повторному обнаружению этих сигналов, этот новый подход к анализу данных может позволить исследователям более эффективно понимать данные, которые они собирают, и быстро действовать для повторного изучения целей. Ма и его советник доктор Черри Нг с нетерпением ожидают развертывания расширений этого алгоритма в космической системе Института SETI.
С тех пор как эксперименты SETI начались в 1960 году с проекта Фрэнка Дрейка Ozma в обсерватории Гринбанк, где сейчас находится телескоп, использованный в этой последней работе, технологические достижения позволили исследователям собирать больше данных, чем когда-либо. Такой огромный объем данных требует новых вычислительных инструментов для быстрой обработки и анализа этих данных с целью выявления аномалий, которые могли бы свидетельствовать о существовании внеземного разума. Этот новый подход к машинному обучению открывает новые возможности в поисках ответа на вопрос: "Одиноки ли мы во вселенной?"
