Derin öğrenme teknikleri ortaya çıkarıldı Analiz edilen veri kümelerinde daha önce fark edilmeyen ilgi sinyalleri.
Teknolojik olarak gelişmiş dünya dışı yaşam arayışı, “neredeler?” sorusunu gündeme getiriyor. Cevap genellikle galaksinin enginliğinde ve araştırmamızın sınırlı kapsamındadır. Ayrıca, bilgi işlemin ilk günlerinden kalma eski algoritmalar, günümüzün devasa petabayt ölçekli veri kümelerini işlemede verimli olmayabilir.”
Şimdi, Toronto Üniversitesi lisans öğrencisi Peter Ma ve liderliğinde Nature Astronomy’de yayınlanan yakın tarihli bir çalışma SETI Enstitüsü, Breakthrough Listen ve diğer bilimsel kurumlardan araştırmacılar, yakın yıldızların önceden incelenmiş bir veri kümesini analiz etmek için derin öğrenmeden yararlandı. Bu yeni yaklaşım, daha önce keşfedilmemiş sekiz ilgi sinyalini ortaya çıkardı.
“Daha önce 2017’de klasik tekniklerle aranmış ancak etiketlenmiş bir veri kümesinde, yakınlardaki 820 yıldızın 150 TB verisini aradık. ilginç sinyallerden yoksun,” dedi başyazar Peter Ma. “Bugün MeerKAT teleskopu ve ötesiyle bu arama çabasını 1 milyon yıldıza ölçeklendiriyoruz. Bu tür çalışmaların, ‘evrende yalnız mıyız?’ sorusunu yanıtlamak için gösterdiğimiz büyük çabada keşifler yapma oranımızı hızlandıracağına inanıyoruz””
The dünya dışı zeka arayışı (SETI), uzaylı uygarlıkların geliştirmiş olabileceği teknoimzaları veya teknolojinin kanıtlarını tespit etmeye çalışarak, Dünya’nın ötesinden kaynaklanan dünya dışı zekanın kanıtlarını arar. En yaygın teknik, radyo sinyallerini aramaktır. Radyo, yıldızlar arasındaki inanılmaz mesafeler üzerinden bilgi göndermenin harika bir yoludur; uzaya nüfuz eden toz ve gazdan hızla geçer ve bunu ışık hızında yapar (en iyi roketlerimizden yaklaşık 20.000 kat daha hızlı). Birçok SETI girişimi, uzaylıların iletiyor olabileceği herhangi bir radyo sinyalini dinlemek için antenler kullanır.
Bu çalışma, başlangıçta herhangi bir hedef belirtmeyen bir Çığır Açan Dinleme kampanyasının bir parçası olarak Batı Virginia’daki Green Bank Teleskopu ile alınan verileri yeniden inceledi. faiz. Amaç, daha hızlı ve daha doğru sonuçlar elde etmek için yeni derin öğrenme tekniklerini klasik bir arama algoritmasına uygulamaktı. Yeni algoritmayı çalıştırdıktan ve sonuçları doğrulamak için verileri manuel olarak yeniden inceledikten sonra, yeni tespit edilen sinyallerin birkaç temel özelliği vardı:
Ma’nın araştırma danışmanlarından biri ve hem SETI Enstitüsü hem de Fransız Ulusal Bilimsel Araştırma Merkezi’nde astronom olan Cherry Ng, şunları söyledi: “Bu sonuçlar, hem yeni tespitler hem de daha yüksek performansla sonuçlanan modern makine öğrenimi ve bilgisayarla görme yöntemlerini astronomideki veri zorluklarına uygulamanın gücünü çarpıcı bir şekilde gösteriyor. Bu tekniklerin geniş ölçekte uygulanması, radyo tekno-imza bilimi için dönüşüm yaratacaktır.”
İlgili bu yeni hedeflerin yeniden incelenmesi, bu sinyallerin yeniden saptanmasıyla sonuçlanmasa da, verileri analiz etmeye yönelik bu yeni yaklaşım, araştırmacıların topladıkları verileri daha etkili bir şekilde anlamalarını ve hedefleri yeniden incelemek için hızlı hareket etmelerini sağlar. Ma ve danışmanı Dr. Cherry Ng, bu algoritmanın uzantılarını SETI Enstitüsü’nün COSMIC sistemine dağıtmayı dört gözle bekliyor.
SETI deneyleri 1960’ta Frank Drake’in Ozma Projesi ile şu anda bir ev olan Greenbank Gözlemevi’nde başladığından beri Bu son çalışmada kullanılan teleskopa ek olarak, teknolojik gelişmeler araştırmacıların her zamankinden daha fazla veri toplamasını sağladı. Bu muazzam veri hacmi, dünya dışı zekanın kanıtı olabilecek anormallikleri belirlemek için bu verileri hızlı bir şekilde işlemek ve analiz etmek için yeni hesaplama araçları gerektirir. Bu yeni makine öğrenimi yaklaşımı, “yalnız mıyız?” sorusunu yanıtlama arayışında yeni bir çığır açıyor.
Referans: “A deep learning search for technosignatures from 820 yakındaki yıldızlardan” Peter Xiangyuan Ma, Cherry Ng, Leandro Rizk, Steve Croft, Andrew P. V. Siemion, Bryan Brzycki, Daniel Czech, Jamie Drew, Vishal Gajjar, John Hoang, Howard Isaacson, Matt Lebofsky, David H. E. MacMahon, Imke de Pater, Danny C. Price, Sofia Z. Sheikh ve S. Pete Worden, 30 Ocak 2023, Nature Astronomy.
DOI: 10.1038/s41550-022-01872-z