Исследователи Калифорнийского университета в Беркли, участвующие в проекте Breakthrough Listen (часть проекта SETI по поиску внеземной жизни), использовали метод машинного обучения для анализа радиосигналов от далекого космического источника. И хотя поток данных до этого обрабатывался традиционными алгоритмами, искусственный интеллект обнаружил больше на 72 быстрых радиовсплеска (FRB).

Впервые радиовсплески в данных с радиотелескопа были замечены в 2007 году. Первый зарегистрированный всплеск назвали FRB 010724, или «всплеск Лоримера». Источник радиосигнала не удалось определить и по сей день.

Существует несколько гипотез о природе радиовсплесков, и одна из них гласит о деятельности внеземных цивилизаций. Приверженцы этой гипотезы из проекта SETI использовали искусственный интеллект для поиска необходимых сигналов.

Алгоритм обработал 400 терабайт данных, записанных 26 августа 2017 года в Западной Вирджинии за пять часов работы радиотелескопа «Грин-Бэнк». До этого информация была обработана стандартным алгоритмом, обнаружившим 21 радиовсплеск. Интеллектуальный алгоритм добавил к этой цифре еще 72 не установленных ранее сигнала.

«Эта работа интересна не только потому, что помогает понять динамику поведения быстрых радиовсплесков более детально, но и потому, что показывает, как машинное обучение может детектировать сигналы, пропущенные классическими алгоритмами», — поделился Эндрю Симеон (Andrew Siemion), руководитель исследовательского центра SETI в Беркли.

Источник: Naked Science