01:55 2023-01-31
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Învățarea automată ne va ajuta să găsim viață extraterestră?
_ Învățarea automată ne va ajuta să găsim viață extraterestră?
Când ne gândim la probabilitatea de a descoperi o viață extraterestră avansată din punct de vedere tehnologic, întrebarea care apare adesea este: „dacă sunt acolo, de ce nu i-am găsit încă?” Și adesea, răspunsul este că am căutat doar o mică parte a galaxiei.
În plus, algoritmii dezvoltați cu zeci de ani în urmă pentru primele computere digitale pot fi învechiți și ineficienți atunci când sunt aplicați la seturile de date moderne la scară petabyte. Acum, cercetarea publicată în Nature Astronomy și condusă de un student de la Universitatea din Toronto, Peter Ma, împreună cu cercetători de la Institutul SETI, Breakthrough Listen și instituții de cercetare științifică din întreaga lume, au aplicat o tehnică de învățare profundă unui studiu studiat anterior. set de date de stele din apropiere și au descoperit opt semnale de interes neidentificate anterior.
„În total, am căutat prin 150 TB de date a 820 de stele din apropiere, pe un set de date care a fost căutat anterior în 2017 de către clasicul tehnici, dar etichetate ca lipsite de semnale interesante", a spus Peter Ma, autorul principal.
"Scalăm acest efort de căutare la 1 milion de stele astăzi cu telescopul MeerKAT și nu numai. Credem că funcționează astfel. va ajuta la accelerarea ratei cu care suntem capabili să facem descoperiri în efortul nostru măreț de a răspunde la întrebarea „suntem singuri în univers?”
Căutarea inteligenței extraterestre (SETI) caută dovezi ale extraterestrei. Inteligența care provine dincolo de Pământ prin încercarea de a detecta tehnosemnături sau dovezi ale tehnologiei pe care le-ar fi putut dezvolta civilizațiile extraterestre. Cea mai comună tehnică este căutarea semnalelor radio.
Radioul este o modalitate excelentă de a trimite informații la distanțe incredibile dintre stele; trece rapid prin praful și gazele care pătrund în spațiu și o face cu viteza luminii (de aproximativ 20.000 de ori mai rapidă decât cele mai bune rachete ale noastre). Multe eforturi SETI folosesc antene pentru a asculta orice semnal radio pe care extratereștrii le-ar putea transmite.
Acest studiu a reexaminat datele luate cu Telescopul Green Bank din Virginia de Vest, ca parte a unei campanii Breakthrough Listen care inițial nu a indicat nicio țintă. de interes. Scopul a fost de a aplica noi tehnici de învățare profundă la un algoritm de căutare clasic pentru a obține rezultate mai rapide și mai precise. După rularea noului algoritm și reexaminarea manuală a datelor pentru a confirma rezultatele, semnalele nou detectate aveau mai multe caracteristici cheie:
Cherry Ng, un alt consilier de cercetare al lui Ma și un astronom atât la Institutul SETI, cât și la Institutul SETI. Centrul Național Francez pentru Cercetare Științifică a spus: „Aceste rezultate ilustrează în mod dramatic puterea aplicării metodelor moderne de învățare automată și viziune pe computer la provocările de date din astronomie, rezultând atât noi detectii, cât și performanțe mai mari. Aplicarea acestor tehnici la scară va fi transformatoare pentru radio. știința tehnologiei semnăturii.”
În timp ce reexaminările acestor noi ținte de interes încă nu au ca rezultat re-detectarea acestor semnale, această nouă abordare a analizei datelor le poate permite cercetătorilor să înțeleagă mai eficient datele pe care le colectează. și acționați rapid pentru a reexamina țintele. Ma și consilierul său, Dr. Cherry Ng, așteaptă cu nerăbdare să implementeze extensii ale acestui algoritm pe sistemul COSMIC al Institutului SETI.
Deoarece experimentele SETI au început în 1960 cu Proiectul Ozma al lui Frank Drake la Observatorul Greenbank, un site acum Adăpostul telescopului folosit în această ultimă lucrare, progresele tehnologice le-au permis cercetătorilor să colecteze mai multe date ca niciodată. Acest volum masiv de date necesită noi instrumente de calcul pentru a procesa și analiza rapid acele date pentru a identifica anomalii care ar putea fi dovezi ale inteligenței extraterestre. Această nouă abordare a învățării automate deschide noi drumuri în încercarea de a răspunde la întrebarea „Suntem singuri?”
Comentarii:
Adauga Comentariu