Tim stručnjaka otkrio je "sumnjive" signale tokom ispitivanja 820 zvezda na teleskopu Green Bank u Zapadnoj Virdžiniji.
Astronomi su otkrili osam "sumnjivih“ radio signala za koje kažu da bi mogli biti dokaz "tehnološkog života izvan Zemlje“.
Tim stručnjaka, predvođen studentom Univerziteta u Torontu Piterom Maom, razvio je novi algoritam veštačke inteligencije koji im je pomogao da otkriju signale tokom ispitivanja 820 zvezda na teleskopu Green Bank u Zapadnoj Virdžiniji.
Algoritam veštačke inteligencije koristi mašinsko učenje kako bi napravio razliku između signala izazvanih ljudima, kao što su oni sa GPS satelita i mobilnih telefona i potencijalnih vanzemaljskih, prenosi nypost.
Zbog smetnji, osam sumnjivih signala nije uhvaćeno u prethodnim posmatranjima koja su obavljena na teleskopu Green Bank.
"Moramo da razlikujemo uzbudljive radio signale u svemiru od nezanimljivih radio signala sa Zemlje“, izjavio je Ma u svom radu, objavljenom u časopisu Nature Astronomy krajem prošlog meseca.
On je naveo da, iako osam signala nisu bili definitivni dokazi života izvan Zemlje, njihova neobjašnjiva priroda podstiče teorije o vanzemaljskoj aktivnosti.
Stiv Kroft, naučnik za Breakthrough Listen on the Green Bank Telescope, takođe je radio na projektu.
"Ključni problem sa bilo kojom pretragom tehnosignature je pregledavanje ovog ogromnog gomila signala da bi se pronašla igla koja bi mogla biti prenos iz vanzemaljskog sveta. Ogromna većina signala koje detektuju naši teleskopi potiče iz naše sopstvene tehnologije", poručio je Kroft.
Kroft je naveo da bi osam signala moglo doći iz vanzemaljskog izvora jer su "uskog opsega“. S druge strane, signali izazvani ljudskim dejstvima obično su širokopojasni.
"Oni su prisutni kada gledamo u zvezdu i odsutni kada skrenemo pogled, za razliku od lokalnih smetnji, koje su generalno uvek prisutne. Signali takođe menjaju frekvenciju tokom vremena na način da izgledaju daleko od teleskopa", poručio je Kroft.
Čeri Ng, jedan od Mainih savetnika za istraživanje, dodao je da rezultati "dramatično ilustruju moć primene modernog mašinskog učenja i metoda kompjuterskog vida na izazove podataka u astronomiji“.
"Verujemo da će ovakav rad pomoći da ubrzamo stopu otkrivanja u našem velikom nastojanju da odgovorimo na pitanje ’Da li smo sami u univerzumu?‘“, izjavio je on.