Больше данных и машинное обучение дали толчок SETI

Более шестидесяти лет астрономы и астрофизики занимаются поиском внеземного разума (SETI). Это заключается в прослушивании других звездных систем на предмет признаков технологической деятельности (или «техносигнатур»), таких как радиопередачи. Эта первая попытка была предпринята в 1960 году, известная как Проект Озма, когда знаменитый исследователь SETI доктор Фрэнк Дрейк (отец уравнения Дрейка) и его коллеги использовали радиотелескоп в обсерватории Грин-Бэнк в Западной Вирджинии для проведения радиообследования Тау Кита. и Эпсилон Эридана.

С тех пор подавляющее большинство исследований SETI аналогичным образом искали узкополосные радиосигналы, поскольку они очень хорошо распространяются в межзвездном пространстве. Однако самой большой проблемой всегда было то, как отфильтровать радиопередачи на Земле. радиочастотные помехи (РЧИ). В недавнем исследовании международная группа под руководством Института астрономии и астрофизики Данлэпа (DIAA) применила новый алгоритм глубокого обучения к данным, собранным телескопом Грин-Бэнк (GBT), который выявил восемь многообещающих сигналов, которые будут представлять интерес для исследователей. Инициативы SETI, такие как Breakthrough Listen.

Исследование возглавил Питер Сянъюань Ма, студент-исследователь DIAA и факультета математики и физики Университета Торонто. К нему присоединились исследователи из Лаборатории радиоастрономии Калифорнийского университета в Беркли, Центра астрофизики Джодрелла Бэнка (JBCA), Института космических наук и астрономии, Международного центра радиоастрономических исследований, Института SETI и Breakthrough Initiatives. Статья, описывающая их результаты, «Глубокий поиск техносигнатур 820 близлежащих звезд», недавно появилась в журнале Nature Astronomy.

Удалите всю рекламу во Вселенной сегодня

Присоединяйтесь к нашему Patreon всего за 3 доллара!

Получите опыт без рекламы на всю жизнь

Узкополосные радиосигналы остаются наиболее популярными и востребованными техносигнатурами из-за того, насколько хорошо радиоволны распространяются в межзвездном пространстве. Для исследователей SETI проблемой всегда было различение возможных передач, земных радиочастотных помех и радиоволн от космических источников. Ради своего исследования Ма и его коллеги применили алгоритм бета-сверточного вариационного автоэнкодера к 820 уникальным целям, наблюдаемым GBT в течение 480 часов наблюдения в небе.

«Во многих наших наблюдениях наблюдается большое количество помех», — сказал Ма в пресс-релизе Института Данлэпа. «Нам необходимо отличать захватывающие радиосигналы в космосе от неинтересных радиосигналов с Земли». «Во многих наших наблюдениях наблюдается много помех», — сказал Ма в пресс-релизе Института Данлэпа. «Нам необходимо отличать захватывающие радиосигналы в космосе от неинтересных радиосигналов с Земли».

Ма начал работать над этим алгоритмом, когда еще учился в старшей школе, и он надеялся, что это ускорит SETI за счет оптимизации поиска техносигнатур. По словам Ма, алгоритм сочетает в себе два подтипа машинного обучения – обучение с учителем и без учителя – которое он называет «обучением с учителем». Этот подход предполагает использование контролируемых методов для управления и обучения алгоритма, чтобы помочь ему обобщать (с использованием неконтролируемых методов) и с большей легкостью находить скрытые закономерности в данных.

С момента прихода в Институт Данлэпа Ма и его коллеги обучили алгоритм, используя моделируемые сигналы, чтобы различать потенциальные сигналы, которые могут иметь внеземное происхождение, и помехи, создаваемые человеком. Они также сравнили алгоритм Ма с различными приложениями машинного обучения, их точность и уровень ложноположительных результатов, и использовали эту информацию для создания готового продукта. «Только после публикации статьи я сказала своей команде, что все началось как школьный проект, который не очень понравился моим учителям», — добавил Ма.

Применяя этот алгоритм к данным GBT, они обнаружили восемь новых интересных радиосигналов от пяти звезд, расположенных на расстоянии от 30 до 90 световых лет от Земли. Эти сигналы не учитывались предыдущим анализом, который не опирался на машинное обучение. Но для команды SETI эти сигналы считаются примечательными по двум причинам. Доктор Стив Крофт, научный сотрудник проекта «Прорыв в прослушивании ББТ», объяснил: