За оцінками, Всесвіт містить сотні мільярдів галактик, і кожна галактика має приблизно стільки планет, тому ймовірність того, що Земля є єдиним місцем, де є життя, неймовірно мала. Нова система штучного інтелекту проаналізувала мільйони радіосигналів із космосу, щоб ідентифікувати будь-який із потенційно штучним походженням, і виявила вісім сигналів, які виглядають інтригуюче чужорідними.
Якби інопланетяни сканували Землю за допомогою відповідного обладнання, вони вловили б наші радіобалачки та інші електромагнітні сигнали, які ми передаємо більшу частину століття. Маючи це на увазі, ініціатива Breakthrough Listen спрямована на те, щоб змінити ситуацію та шукати штучні радіосигнали, що надходять з інших планет нашої галактики. Команда називає ці сигнали «техносигнатурами».
Проблема в тому, що Всесвіт є шумним місцем: зірки, чорні діри, магнетари, квазари, FRB, наднові зірки, спалахи гамма-випромінювання та цілий ряд інших об’єктів і подій можуть створювати радіо та інші сигнали. А ще є всі перешкоди від наших власних технологій, таких як мобільні телефони та супутники GPS. Налаштування фонового шуму для виявлення можливих інопланетних техносигнатур є монументальним завданням.
Або, принаймні, для людей. Штучний інтелект вправно сортує величезні масиви даних для пошуку закономірностей, а це означає, що це ідеальна робота для його роботи. Тож для нового дослідження студент Університету Торонто Пітер Ма розробив новий алгоритм машинного навчання, призначений для фільтрації найперспективніших кандидатів на технопідпис.
Алгоритм працює за двоетапним процесом. Перший крок охоплювати автокодер, який навчається на змодельованих розумних позаземних сигналах, щоб він знав, що шукати. По суті, це має бути вузькосмуговий сигнал із помітною швидкістю дрейфу, який з’являється лише під час спостережень певних областей неба. Ці змодельовані сигнали додаються до пулу фактичних даних, доки автокодер не навчиться їх надійно вибирати.
Як тільки він це зробить, штучний інтелект приступить до реальної роботи. Кожен сигнал у наборі даних проходить через алгоритм, який називається випадковим класифікатором лісу, який сортує варте уваги від шуму. У цьому випадку команда передала понад 150 ТБ даних, зібраних телескопом Грін-Бенк (GBT), у систему ШІ.
З 3 мільйонів сигналів у наборі даних ШІ визначив 20 515 цікавих сигналів. Потім дослідникам довелося перевірити кожен із них вручну – і, що інтригує, вісім із цих сигналів мали належні характеристики, щоб бути техно сигнатурами, і їх не можна було віднести до перешкод.
«Вісім сигналів виглядали дуже підозрілими, але після того, як ми ще раз подивилися на цілі за допомогою наших телескопів, ми більше їх не побачили», — сказав Ма. «Минуло майже п’ять-шість років, як ми взяли дані, але ми досі не бачили сигнал знову. Робіть із цього те, що хочете».
Якими б інтригуючими не були сигнали, це далеко не відповідь на найглибше питання про те, чи самотні ми у Всесвіті. Команда визнає, що ми точно не знаємо, як би виглядав справжній позаземний техносигнатур, і використання симуляції може навчити ШІ зосереджуватися на неправильних речах. З усім тим, це вправа варта уваги, і застосування штучного інтелекту до інших наборів даних може дати більше можливих технопідписів.