V okviru projekta SETI so znanstveniki z Kalifornijske univerze v Berkeleyju na podlagi računalniških simulacij lahko takoj prepoznali 72 novih hitrih radijskih signalov iz skrivnostnega vira, ki se nahaja tri milijarde svetlobnih let od Zemlje. Rezultati raziskave so opisani v novem članku, ki je bil sprejet za objavo v The Astrophysical Journal.
Hitri radijski signali so svetli impulzi radijskih valov, ki trajajo milisekunde in za katere verjamejo, da prihajajo iz oddaljenih galaksij. Vendar vir teh signalov še vedno ni jasen. Teorije segajo od močno magnetiziranih nevtronskih zvezd, ki jih izpihajo plinski tokovi iz bližnje supermasivne črne luknje, do namigov, da signale ustvarja in pošilja inteligentna civilizacija.
“To delo je fascinantno ne samo zato, ker nam pomaga natančneje razumeti dinamično vedenje hitrih radijskih signalov, temveč tudi perspektivo, ki jo vidimo, ko usposobljeni računalniki s klasičnimi algoritmi najdejo te signale sami,” je dejal Andrew Simion. Direktor raziskovalnega centra Berkeley SETI in glavni raziskovalec programa Breakthrough Listen, posvečenega iskanju inteligentnega življenja v vesolju.
Kot del tega programa so raziskovalci uspešno uporabili algoritem strojnega učenja za iskanje novih vrst signalov, ki lahko prihajajo iz nezemeljskih civilizacij.
Medtem ko so najhitrejši radijski signali ad hoc, je zaznani vir, imenovan FRB 121102, edinstven s tem, da prikazuje celoten kompleks signalov. To vedenje je pritegnilo pozornost številnih astronomov v upanju, da bodo razkrili vzrok in skrajno fiziko, ki je vpletena v naravo takega pojava.
Umetna inteligenca je zaznala radijske signale v zbirki podatkov v peturnem intervalu opazovanja 26. avgusta 2017 s teleskopom Green Bank v Zahodni Virginiji. Prejšnja analiza 400 terabajtov podatkov je uporabila standardne računalniške algoritme za prepoznavanje 21 radijskih izbruhov v tem obdobju. Vsi so bili opaženi v eni uri in domnevalo se je, da se vir izmenjuje med obdobji počitka in blazne dejavnosti, vsaj kot je ugotovil raziskovalec Berkeley SETI, dr. Vishal Gajjar.
Kolegi avtor študije SETI Jerry Zhang in njegovi sodelavci so nato razvili močan nov algoritem strojnega učenja in ponovno analizirali podatke za leto 2017 ter našli še 72 konic, ki prvotno niso bile zaznane. Posledično so opazovalci presenečeni ugotovili, da je od odkritja predmeta leta 2012 skupno število zaznanih rafalnih posnetkov iz 121 102 FRB približno 300.
“To delo je šele začetek uporabe močnih novih tehnik za iskanje prehodnih radijskih signalov,” je dejal Zhang. “Upamo, da bo naš uspeh lahko spodbudil druge resne organizacije, da strojno učenje uporabljajo v radioastronomiji.”
Zhangova ekipa je uporabila enake tehnike, kot jih internetni tehnologi uporabljajo za optimizacijo rezultatov iskanja in razvrščanje slik. Razvili so algoritem, znan kot konvolucijska nevronska mreža, ki omogoča prepoznavanje radijskih izbruhov, ki jih najde klasična metoda iskanja, ki so jo uporabljali Gajar in sodelavci, nato pa jih poišče v zbirki podatkov in poišče razpoke, ki so bili pogrešani pri klasičnem iskalnem pristopu.
Rezultati so pomagali določiti nove omejitve frekvence impulzov iz FRB 121102 in pokazali, da so impulzi nepravilni, če je obdobje tega vzorca daljše od približno 10 milisekund. Tako kot so pulzni modeli impulzov astronomom pomagali omejiti računalniške modele ekstremnih fizičnih razmer v takih predmetih, bodo nove meritve FRB, pravijo znanstveniki, pomagale razjasniti naravo skrivnostnih novih virov.
“Ne glede na to, ali so signali iz FRB na koncu znak zunajzemeljske tehnologije, Breakthrough Listen pomaga premakniti meje novega in hitro rastočega področja našega razumevanja vesolja okoli nas,” je zaključil Jan.
