Технология поможет учёным найти ранее необнаруженные космические сигналы.
Ученые разработали метод машинного обучения, который может исследователям отфильтровать помехи и более эффективно обнаруживать необычные радиосигналы из космоса, способствуя поиску внеземного разума.
Программы поиска внеземного разума (SETI) десятилетиями использовали радиотелескопы для обнаружения космических сигналов. Однако, этот поиск осложнился из-за развития технологий, которые могут генерировать ложноположительные идентификации, требующие большого количества времени для фильтрации из больших наборов данных.
Учёные института SETI смоделировали множество сигналов, внедрили их в реальные наблюдения и обучили ML-систему классифицировать эти симуляции. Часть автоэнкодера обучается как на реальных наблюдениях, так и на симуляциях при воссоздании исходных входных данных, что помогает специалистам выделять характерные особенности входного изображения. Вместе это помогает создать эффективный алгоритм обнаружения аномалий.
В Для просмотра ссылки Войди
Учёные выявили 8 ранее необнаруженных сигналов, хотя в последующих наблюдениях эти сигналы не отобразились. Авторы предполагают, что их метод можно применить к другим большим наборам данных для ускорения SETI и аналогичных опросов, основанных на данных.
Другие разработанные ML-приложения в SETI включают:
- общий классификатор сигналов для наблюдений, полученных на массиве телескопов Аллена и на сферическом радиотелескопе с 500-метровой апертурой;
- идентификаторы радиочастотных помех на основе сверточных нейронных сетей;
- алгоритмы обнаружения аномалий.
«SETI стремится найти доказательства разумной жизни в космосе с помощью «техносигнатур», созданных технологией учёных. Обнаружение однозначной техносигнатуры продемонстрирует существование внеземного разума (ETI), поэтому это представляет большой интерес как для ученых, так и для широкой общественности», - сказали исследователи.
- Источник новости
- www.securitylab.ru