AI система за търсене на извънземни откри 8 „подозрителни“ сигнала
Тя към този момент откри осем сигнала, които наподобяват завладяващо – хипотетично извънземни.
Инициативата Breakthrough Listen има за цел да търси изкуствени радиосигнали, идващи от други планети в нашата вселена. Екипът назовава тези сигнали „ техносигнатури “.
Проблемът е, че Вселената е „ шумно “ място – звезди, черни дупки, магнетари, квазари, свръхнови, прояви на гама лъчи и цялостен набор от други обекти и събития могат да излъчват радиосигнали. Към това би трябвало да прибавим и всички разстройства от нашите лични технологии, като мобилни телефони и GPS спътници.
Сортирането на сигналите и изчистването от фоновия звук, с цел да се намерят вероятни извънземни техносигнатури, е колосална задача. Колосална е за хората. Изкуственият разсъдък обаче умее да сортира големи количества данни, с цел да търси модели, което значи, че това е идеалната задача, върху която да работи синтетичният разсъдък.
Воден от тази концепция, студентът от Университета в Торонто Питър Ма е създал нов логаритъм за машинно самообразование, предопределен да филтрира най-обещаващите претенденти за техносигнатури. Алгоритъмът работи с двуетапен развой.
Първата стъпка включва авто-енкодер, подготвен посредством симулирани интелигентни извънземни сигнали, тъй че да знае какво да търси. Симулираните от него сигнали дават отговор на избрани характерности и се прибавят към набор от действителни данни, до момента в който автокодиращото устройство се научи да избира надеждно.
Във втория стадий AI се заема с действителната работа. Екипът е захранил логаритъма с повече от 150 терабайта (TB) данни, събрани от Green Bank Telescope (GBT).
От всички 3 милиона сигнала в набора от данни, AI е разпознал 20 515 сигнала, представляващи интерес. След това откривателите са инспектирали всеки един от тях ръчно – и забавното е, че осем от тези сигнали имат „ верните “ характерности, с цел да се смятат за техносигнатури.
Тези сигнали просто няма по какъв начин да бъдат приписани на случайности или разстройства.
„ Осем сигнала наподобяват доста подозрителни, само че откакто погледнахме наново задачите с нашите телескопи, не ги видяхме още веднъж “, споделя Ма. „ Изминаха съвсем пет до шест години, откогато взехме данните, само че към момента не сме видели сигнала да идва още веднъж. Разбирайте го както желаете “.
Колкото и завладяващи да са сигналите, това надалеч не е отговор на най-дълбокия въпрос – дали сме сами във Вселената. Екипът признава, че не знаем по какъв начин тъкмо би изглеждала една същинска извънземна технология и може да се окаже, че потреблението на симулации е в действителност образование на AI да се концентрира върху напълно неверни неща, съобщи TechNews.bg.
Инициативата Breakthrough Listen има за цел да търси изкуствени радиосигнали, идващи от други планети в нашата вселена. Екипът назовава тези сигнали „ техносигнатури “.
Проблемът е, че Вселената е „ шумно “ място – звезди, черни дупки, магнетари, квазари, свръхнови, прояви на гама лъчи и цялостен набор от други обекти и събития могат да излъчват радиосигнали. Към това би трябвало да прибавим и всички разстройства от нашите лични технологии, като мобилни телефони и GPS спътници.
Сортирането на сигналите и изчистването от фоновия звук, с цел да се намерят вероятни извънземни техносигнатури, е колосална задача. Колосална е за хората. Изкуственият разсъдък обаче умее да сортира големи количества данни, с цел да търси модели, което значи, че това е идеалната задача, върху която да работи синтетичният разсъдък.
Воден от тази концепция, студентът от Университета в Торонто Питър Ма е създал нов логаритъм за машинно самообразование, предопределен да филтрира най-обещаващите претенденти за техносигнатури. Алгоритъмът работи с двуетапен развой.
Първата стъпка включва авто-енкодер, подготвен посредством симулирани интелигентни извънземни сигнали, тъй че да знае какво да търси. Симулираните от него сигнали дават отговор на избрани характерности и се прибавят към набор от действителни данни, до момента в който автокодиращото устройство се научи да избира надеждно.
Във втория стадий AI се заема с действителната работа. Екипът е захранил логаритъма с повече от 150 терабайта (TB) данни, събрани от Green Bank Telescope (GBT).
От всички 3 милиона сигнала в набора от данни, AI е разпознал 20 515 сигнала, представляващи интерес. След това откривателите са инспектирали всеки един от тях ръчно – и забавното е, че осем от тези сигнали имат „ верните “ характерности, с цел да се смятат за техносигнатури.
Тези сигнали просто няма по какъв начин да бъдат приписани на случайности или разстройства.
„ Осем сигнала наподобяват доста подозрителни, само че откакто погледнахме наново задачите с нашите телескопи, не ги видяхме още веднъж “, споделя Ма. „ Изминаха съвсем пет до шест години, откогато взехме данните, само че към момента не сме видели сигнала да идва още веднъж. Разбирайте го както желаете “.
Колкото и завладяващи да са сигналите, това надалеч не е отговор на най-дълбокия въпрос – дали сме сами във Вселената. Екипът признава, че не знаем по какъв начин тъкмо би изглеждала една същинска извънземна технология и може да се окаже, че потреблението на симулации е в действителност образование на AI да се концентрира върху напълно неверни неща, съобщи TechNews.bg.
Източник: frognews.bg
КОМЕНТАРИ