Астрономия по объёму собираемых данных всегда занимала первое место. До применения искусственного интеллекта, полученные данные невозможно было обработать. Они просто хранились в архивах. Обработка искусственным интеллектом радиосигналов, собранных радиотелескопами на протяжении многих лет, позволила изучить магнитные поля планет не из солнечной системы. ИИ помог выявить 8 различных коротких радиосигналов со стороны близлежащих звезд и, в некоторых случаях, от звёздных систем, включающих в себя экзопланеты. Теперь у исследователей космоса есть восемь сигналов, которые, возможно, произошли от передовых внеземных видов.
До применения ИИ, данные, собираемые астрономами, в большинстве случаев бережно хранилось и каталогизировалось. Для пересмотра и анализа всех собранных данных просто не хватало человеческих ресурсов. Так предстоящие открытия просто лежали в этих архивах и ждали своего часа.
Теперь же обрабатывая при помощи ИИ накопившиеся за много лет наблюдения радиотелескопа, исследователи выявили короткие, непродолжительные радиосигналы от близлежащих звезд и, лежащих в этих звёздных системах, экзопланет - планет, расположенных вне солнечной системы.
Наибольший интерес у астрономов вызывают экзопланеты в зоне обитаемости. То есть, расположенных примерно на таком же расстоянии, на котором находятся от Солнца наша Земля и Марс. Естественно, при расчётах учитываются пропорции звезд. Получение радиосигналов со стороны таких планет - большая и желаемая находка любого астронома.
Результаты полученных с помощью алгоритмов ИИ исследований недавно были опубликованы в журнале Nature Astronomy.
Почему раньше не замечали сигналы?
На самом деле замечали, но оставляли без внимания.
Для исследования небесных тел часто используются радиотелескопы, например, LOFAR. Их задача - одновременно улавливать сигналы от многих звезд. Получаемые сигналы широкого спектра помогают в картировании удаленных космических структур, а короткие радиосигналы воспринимаются как погрешность и остаются без внимания, хотя сохраняются в базе полученных данных.
Постоянный мониторинг быстрой радиоизменчивости от каждой из сотен звезд, попавших в зону исследования радиотелескопа, требует массы времени, несопоставимой с человеческой карьерой. В результате в том огромном наборе данных, которые собирал радиотелескоп, радиоастрономы практически не отслеживали быстро меняющиеся звездные или планетарные сигналы.
Теперь же, когда в руки астрономам попал ИИ, с помощью него разработали специальный метод, который готов анализировать все получаемые радиосигналы. Этот метод или, точнее, набор алгоритмов назвали: мультиплексной интерферометрической радиоспектроскопией (RIMS).
Разработанный набор алгоритмов не сжимает, как раньше, наблюдения в неподвижные изображения, а, наоборот, разделяет радиосигналы по направлению. В свою очередь, астрономы в рамках одного наблюдения могут одновременно следить за изменениями радиоизлучения от каждой из звезд, попавших в сектор обзора. Более того, с помощью этого алгоритма оказалось возможным проанализировать собранные ранее радиотелескопом данные.
Ради эксперимента команда специалистов применила RIMS к более чем полутора годам наблюдений за одним и тем же небесным сектором. Если кому интересно, этот сектор неба называется LoTSS LOFAR. В итоге, они получили около 200.000 радиоспектров от близлежащих звезд и звездно-планетных систем.
"Без этого метода для достижения того же результата нам потребовалось бы почти 180 лет целевых наблюдений", - сказал Сирил Тассе, исследователь из Парижской обсерватории.
Обработанные данные выявили интенсивные радиовсплески, связанные с экстремальной звездной активностью, похожие по своей природе на крупные солнечные извержения. Некоторые показали сильную круговую поляризацию - сигнал, характерный для магнитных процессов.
Однако, больше всего внимание исследователей привлёк сигнал из системы GJ 687.
"Полученные результаты показывают, что некоторые радиосигналы, в первую очередь из экзопланетной системы GJ 687, исходят от планеты, преодолевая звездное магнитное поле", - сказал Джейк Тернер, один из авторов исследования.
"В частности, эти радиовсплески позволили определить границы магнитного поля планеты GJ 687 b, которая должна быть размером с Нептун. Теперь мы получили в свои руки метод изучения магнитных полей планет в мирах за пределами нашей солнечной системы", - добавил Тернер.
Магнитные поля планет влияют на удержание атмосферы и защиту от излучения со стороны звезды. Так, к примеру, магнитное поле Земли защищает нашу планету от заряженных частиц, излучаемых Солнцем.
Метод RIMS помог исследователям не только получить радиосигнал, но и проанализировать магнитные поля вокруг экзопланет. Ведь, если у планеты есть магнитное поле, то я, так понимаю, не исключено наличие атмосферы. Особенно это важно для планеты, расположенной в зоне обитаемости.
Во время тестирования метода на французском телескопе NenuFAR, астрономы обнаружили всплеск радиоизлучения, связанного с экзопланетой. Тем не менее, сами звезды могут генерировать сильные радиовсплески. Чтобы исключить это событие, астрономы продолжают наблюдение. Их задача - подтвердить планетарное происхождение сигналов.
Что увидел SETI?
Пока одни астрономы с помощью полученных радиосигналов стараются определить размеры и свойства магнитных полей планет за пределами солнечной системы, специалисты из SETI нашли не менее интересное применение ИИ.
Напомню, что SETI - это Институт поиска внеземного разума (цивилизаций или интеллекта - кому как нравится). Проект стартовал в 1959 году, а с 1984 года активно сканировал небо с помощью своих радиотелескопов, но пока не достиг успеха. Тем не менее, в рамках проекта была собрана большая база данных, например, радио- или оптических сигналов.
Пару лет назад специалист из Беркли Питер Ма использовал ИИ для обработки накопленных данных. Фактически, он использовал метод, напоминающий RIMS. В итоге, ИИ выявил 8 радиосигналов, которые могли исходить от внеземных техноструктур.
В своей статье, опубликованной в журнале Nature Astronomy, Питер Ма говорит, что проанализировал 480 часов данных собранных телескопом от 820 звезд. Среди огромного числа радиосигналов, ИИ выявил всего 8, вызвавших интерес учёного.
Почему алгоритм выделил эти 8 сигналов?
Согласно заявлениям SETI: "сигналы, вызванные природными явлениями, как правило, являются широкополосными". Алгоритм Ма выявлял радиосигналы, которые "являются узкополосными, допплеровскими дрейфующими сигналами, происходящими из какого-то внеземного источника".
Короче говоря, алгоритм находил в базе данных узкополосные сигналы, то есть те, которые имели узкую спектральную ширину порядка нескольких Гц. Исследователь смог доказать, что найденные им сигналы не вызваны земными помехами. На это указывала ненулевая скорость дрейфа.
По сути, алгоритм Ма и его коллег отфильтровывает помехи со стороны Земли, а также идентифицирует сигналы с определенными характеристиками. Однако, такие сигналы могут использоваться для связи каких-либо работающих в космосе аппаратов, например, станции МКС или спутников Starlink. Безусловно, алгоритм Ма выявил восемь уникальных сигналов, но нет никакой гарантии, что эти сигналы действительно произошли от инопланетных цивилизаций. Следующим шагом исследователей стало более подробное изучение полученных данных.
Надо всё таки разобраться: стоит ли проводить последующие наблюдения за областями космоса, из которых происходят эти таинственные сигналы. Из-за того, что наблюдение ведётся непосредственно с Земли, а не в открытом космосе, исследователям предстоит "отфильтровать" поистине гигантское число всевозможных помех от тех же миниспутников или околоземной станции.
Может быть интересно:
Благодарю Вас за прочтение и потраченное время.
Помочь умственному развитию автора можно здесь.
На что собираются деньги написано здесь.