Када узмемо у обзир вероватноћу откривања технолошки напредног ванземаљског живота, како се то периодично приказује у филмовима или серијама, поставља се логично питање: "Ако постоји, зашто га још нисмо пронашли?". А често је одговор да смо испитали само мали део галаксије.
Али други разлог могу бити застарели и неефикасни алгоритми који су развијени пре деценија за прве рачунаре и који не могу да се носе са обрадом савремених скупова података. У студији коју је Петер Ма, студент додипломских студија на Универзитету у Торонту, спровео заједно са научницима са СЕТИ института (Сеарцх фор Ектратеррестриал Интеллигенце, пројекат за потрагу за ванземаљским цивилизације) и друге научне институције, примениле су технику дубоког машинског учења на претходно проучавани скуп података о оближњим звездама.
Као резултат коришћења сопствене неуронске мреже, научници су открили осам раније неидентификованих сигнала. „Укупно смо анализирали 150 ТБ података о 820 оближњих звезда у сету који је анализиран класичним методама 2017. Али онда су научници одлучили да не садржи занимљиве сигнале, рекао је Питер Ма. – Данас уз помоћ телескопа проширујемо ову претрагу на милион звезда МеерКАТ и не само. Верујемо да ће такав рад помоћи да се убрза темпо наших открића у потрази за одговором на питање „Да ли смо сами у универзуму?“.
Пројекат Сеарцх фор Ектратеррестриал Цивилизатионс (СЕТИ) тражи доказе о животу изван Земље покушавајући да открије техносигнатуре, или доказе о технологији коју су можда развиле ванземаљске цивилизације. Најчешћи метод је тражење радио сигнала.
Радио је одличан начин за слање информација на невероватне међузвездане удаљености. Радио сигнали пролазе кроз прашину и гас који прожимају простор брзином светлости (око 20 пута брже од најбољих ракета). Многи СЕТИ пројекти користе антене за пресретање радио сигнала који би теоретски могли да пренесу ванземаљске цивилизације.
Ова студија је прегледала податке добијене коришћењем телескопа Роберт Ц. Бирд у Греен Банк. Циљ је био да се примене нове технике дубоког учења на класични алгоритам претраживања како би се добили прецизнији резултати. Након покретања новог алгоритам и ручном поновном анализом података како би потврдили резултате, научници су пронашли сигнале који су имали неколико кључних карактеристика:
- Сигнали су били ускопојасни, односно имали су уску спектралну ширину, реда величине неколико Хз. Сигнали изазвани природним појавама су обично широкопојасни
- Сигнали су имали брзину дрифта различиту од нуле. Извор сигнала има одређено убрзање у односу на пријемнике на Земљи и стога није локалан за радио опсерваторију
- Сигнали очигледно нису са Земље. Сигнали са небеског извора појављују се када телескоп уперимо у мету, а нестају када га удаљимо. А радио сметње повезане са људском активношћу обично се појављују стално, јер је њихов извор у близини.
Астрономи са СЕТИ института верују да ови резултати илуструју моћ примене савремених метода машинског учења и компјутерског вида на обраду података у астрономији, а то ће довести до нових открића. Нови приступ анализи могао би омогућити истраживачима да ефикасније схвате податке које прикупљају и брзо реагују да поново истраже објекте.
Од експеримената СЕТИ започет у опсерваторији Греен Банк 1960. године, где се налази телескоп који се користи у најновијим радовима, напредак је омогућио истраживачима да прикупе више података него икада раније. Сам обим захтева нове рачунарске алате за брзу обраду и анализу како би се откриле аномалије које могу бити доказ ванземаљске интелигенције. Употреба нове неуронске мреже отвара нову страницу у потрази за ванземаљским животом.
Такође занимљиво: