Машинное обучение используется во многих сферах, в том числе и в проектах SETI по поиску внеземных цивилизаций. Исследователи Калифорнийского университета в Беркли использовали его в рамках проекта Breakthrough Listen для изучения сигналов из таинственного источника, расположенного на расстоянии 3 млрд световых лет от Земли.
Сигналы представляют собой радиовспышки длительностью в несколько миллисекунд. Их источник точно не известен, но предполагается, что они излучаются далекими галактиками. Одна из теорий гласит, что вспышки возникают при взрыве сильно намагниченных нейтронных звезд, расположенных рядом со сверхмассивной черной дырой. Также есть мнение, что это сигналы далеких цивилизаций.
Нейросеть Breakthrough Listen изучила 700 ТБ данных, собранных радиотелескопом Грин-Бэнк 26 августа 2017 года. Она выявила 72 вспышки из галактики FRB 121102, а прежние методы обнаруживали только 21 сигнал.
Основой алгоритма Breakthrough Listen стала сверточная нейросеть, обычно используемая для распознавания объектов на изображениях. В рамках проекта она искала вспышки среди шумов.
Этот проект — только начало использования нейронных сетей для обнаружения сигналов. Мы надеемся, что наш успех вдохновит других исследователей на использование машинного обучения в радиоастрономии. — объявил участник проекта Джерри Чжан (Gerry Zhang).
Изучив периодичность вспышек ученые выяснили, что у сигналов FRB 121102 нет логического порядка. Даже если это не сообщения от других цивилизаций, дальнейшее изучение поможет расширить область понимания вселенной.
Источник: vk.cc/8tfdJw