Ученые разработали метод машинного обучения, который может исследователям отфильтровать помехи и более эффективно обнаруживать необычные радиосигналы из космоса, способствуя поиску внеземного разума.
Программа SETI (Поиск внеземного разума) уже несколько десятилетий использует радиотелескопы для обнаружения сигналов из космоса. Однако технический прогресс усложнил этот поиск, поскольку большие массивы данных могут давать ложные срабатывания, на просеивание которых уходит много времени.
Ученые Института SETI смоделировали множество сигналов, объединили их с реальными наблюдениями и обучили систему ML классифицировать эти симуляции. Некоторые автокодировщики обучаются на реальных наблюдениях и симуляциях при воссоздании исходных входных данных, что помогает экспертам выделить характеристики входных изображений. В сочетании они могут быть использованы для создания эффективных алгоритмов обнаружения аномалий.
Исследование возглавил Питер Ма, студент третьего курса физико-математического факультета Университета Торонто, который наблюдал 820 звезд в 115 миллионах данных. ML-модель, разработанная с использованием библиотеки машинного обучения TensorFlow и библиотеки Keras Python, обнаружила около 3 миллионов сигналов. В результате нам удалось сократить количество сигналов до 20 515, что более чем в 100 раз меньше, чем в предыдущих анализах на том же наборе данных.
В результате мы обнаружили восемь сигналов, которые не были обнаружены ранее, но эти сигналы не появились в последующих наблюдениях. Авторы предполагают, что этот метод может быть применен к другим большим наборам данных для ускорения SETI и подобных исследований, основанных на данных.
Другие приложения ML, разработанные для SETI, включают:
- общий классификатор сигналов для наблюдений, полученных на массиве телескопов Аллена и на сферическом радиотелескопе с 500-метровой апертурой;
- идентификаторы радиочастотных помех на основе сверточных нейронных сетей;
- алгоритмы обнаружения аномалий.
Цель SETI - найти доказательства существования разумной жизни во Вселенной с помощью "технологических сигнатур", созданных учеными-инженерами. Исследователи заявили, что "обнаружение четких технологических сигнатур представляет большой интерес не только для ученых, но и для широкой общественности, поскольку дает доказательства существования внеземной разумной жизни (ETI)".
