Naudodami naują mašininio mokymosi algoritmą mokslininkai užfiksavo aštuonis nežemiškus signalus, kurie, atrodo, turi technologinių požymių, rašo „Live Science“.
Žurnale „Nature Astronomy“ paskelbtame tyrime neteigiama, kad iš tikrųjų rasta protingų ateivių įrodymų; atlikus trumpą tolesnę tyrime aptiktų signalų paiešką, rasta tik tyla. Tačiau tyrimo autoriai teigia, kad dirbtinio intelekto naudojimas yra perspektyvus būdas ieškoti nežemiško intelekto.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
„Esu sužavėta, kaip gerai šis metodas pasiteisino nežemiško intelekto paieškoje, – pareiškime teigė tyrimo bendraautorė Toronto universiteto astronomė Cherry Ng. – Aš optimistiškai nusiteikusi, kad su dirbtiniu intelektu galėsime geriau kiekybiškai įvertinti nežemiškų signalų iš kitų civilizacijų buvimo tikimybę.“
Naujajame metode naudojama tai, ką pagrindinis tyrimo autorius Peteris Ma vadina „pusiau nekontroliuojamu mokymusi“. Mašininis mokymasis gali būti prižiūrimas, kai naudojami žmonių paženklinti duomenys, kad algoritmui būtų lengviau prognozuoti, arba neprižiūrimas, kai iš didelių duomenų rinkinių be jokių nurodymų atrenkami modeliai. Pusiau nekontroliuojamas metodas sujungia abu metodus.
Pirmiausia tyrėjai išmoko algoritmą atskirti žmogaus sukeltus signalus, kurie sklinda iš Žemėje esančių radijo bangų, nuo radijo signalų, sklindančių iš kitų vietų. Radijo bangos yra dažnas nežemiško intelekto paieškos, arba SETI, objektas, nes jos gali keliauti dideliais atstumais kosmose.
Tyrėjai išbandė įvairius algoritmus, kad sumažintų klaidingų teigiamų rezultatų skaičių. Jie išanalizavo 150 terabaitų duomenų, gautų iš „Green Bank“ teleskopo Vakarų Virdžinijoje ir apimančių 820 žvaigždžių, esančių netoli Žemės, stebėjimus. Tada jie aptiko aštuonis anksčiau nepastebėtus signalus iš penkių žvaigždžių, esančių už 30-90 šviesmečių nuo Žemės.
Mokslininkai, dirbantys su „Breakthrough Listen“ projektu, į kurį dedamos didelės SETI pastangos, teigė, kad šie signalai turi du bendrus bruožus su signalais, kuriuos gali sukurti protingi ateiviai.
„Pirma, jie pasireiškia, kai žiūrime į žvaigždę, ir nepasireiškia, kai žiūrime į tolį, priešingai nei vietiniai trukdžiai, kurie paprastai visada pasireiškia, – pareiškime teigė projekto „Breakthrough Listen“ mokslininkas Steve'as Croftas. – Antra, signalų dažnis laikui bėgant kinta taip, kad jie atrodo toli nuo teleskopo.“
Tačiau P. Ma įspėjo, kad šios savybės gali atsirasti atsitiktinai. Prieš teigdami apie toli esančią ateivių gyvybę, tyrėjai turėtų pakartotinai stebėti tuos pačius signalus. Per trumpą tolesnį stebėjimą „Green Bank“ teleskopu jokių signalų požymių neaptikta.
Tyrėjų komanda tikisi savo algoritmą pritaikyti galingų radijo teleskopų, pavyzdžiui, Pietų Afrikoje esančio „MeerKAT“ arba Šiaurės Amerikoje planuojamo naujos kartos labai didelio masyvo, duomenims.
„Pasitelkę naująjį metodą kartu su naujos kartos teleskopais tikimės, kad mašininis mokymasis padės mums nuo šimtų žvaigždžių paieškos pereiti prie milijonų žvaigždžių paieškos“, – sakė P. Ma.
