人工智能技术助力SETI研究,神秘信号很快就会被破解

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科技快报

据美国媒体报道,加州大学伯克利分校的搜寻地外文明(SETI)研究中心日前声称:通过人工智能技术最近找到了8个新的快速射电暴(FRB),加进去去先前发现的FRB,总共有50多个。有关专家指出,什么射电暴我我觉得很神秘,但减慢就会被破解。科技快报

FRB是有本身极为明亮的脉冲射电,持续时间仅几个毫秒,被认为来自遥远的星系,但科学家对它们的来源并不一定选用。理论上,它们随并且 自强度磁化的中子星,中子星受到附件黑洞甲烷气体 流的冲击上能产生FRB。不过总要 观点认为,例如射电暴随并且 自外星文明。科技快报

通常,大多数FRB总要 一闪而过,但在2012年,天文学家发现了八个 独特的FRB源FRB121102,上能反复发出的FRB,这引起了或多或少天文学家的注意。2017年8月26日,美国西弗吉尼亚州的绿岸望远镜就曾对FRB121102进行监测,八个多小时记录下高达50T的数据。在初期分析中,研究人员采用标准计算机算法从中识别出21次爆发,它们都指在在八个 小时内。科技快报

并且 ,美国加州大学伯克利分校的研究人员开发了有本身新的功能强大的机器学习算法,并重新分析了2017年那组50T的数据。结果,我们 就发现了72次神秘的“文明”信号来自于同八个 方向——银河系外的御夫座某恒星系。而什么信号,在人工解决时,并且 比较微弱而被忽略了。研究人员认为,我们 的成果仅仅是利用强大机器学习发现暂现射电源的八个 刚始于,并希望借此推动机器学习应用于射电天文学领域。科技快报

据悉,研究人员使用了有本身被称为“卷积神经网络”的算法,与或多或少互联网公司用于优化搜索结果和分类图像的技术相同。我们 先让该算法去识别此前由标准计算机算法找到的射电暴,进行学习训练。以前,它才被应用于整个数据,去寻找其中被标准算法错过的射电暴。科技快报

我我觉得,卷积神经网络是有本身新的人工智能技术,它是近年发展起来并引起广泛重视的有本身高效识别措施。或多或少神经网络例如一般的神经网络,由可学习的权重和误差组成,每八个 神经元接受或多或少输入,完成或多或少非线性的操作;它包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。科技快报

SETI研究中心主任、“突破聆听”项目联合主管安德鲁·西米恩博士表示,伯克利分校的这项成果令人兴奋,不仅并且 它有助了解FRB的动态特性,还并且 它展示了机器学习的可靠性,上能检测经典算法错过的信号。他还表示,无论FRB否是是来自外星文明的技术,突破聆听项目正在推动我们 对随近宇宙的全新认知。由此可见,人工智能技术上上能 助力寻找随并且 自地外文明的信号。科技快报

顺便一提的是,在搜寻地外文明的过程中,科学家们除了寻找随并且 自地外文明的信号外,还不断地向太空深处发射有关人类文明和地球信息的信号;期待它们上能穿越星际的界限,让外星人知道在遥远的太阳系同样指在着生命。什么信号一般要编码成数字信号,上能向外星人发射;并且 数学便于数字信号解决并具有普适性,它成了首选的“宇宙语言”。正如中国科学家周海中教授所言,数学表达准确简洁、逻辑抽象、形式灵活,是宇宙交流的理想工具。科技快报

文/徐德(作者单位:美国夏威夷大学天文研究所)科技快报