U sklopu projekta SETI, naučnici sa Kalifornijskog univerziteta u Berkeleyu, na osnovu računarskih simulacija, uspjeli su odmah identificirati 72 nova brza radio signala iz misterioznog izvora smještenog na tri milijarde svjetlosnih godina od Zemlje. Rezultati istraživanja opisani su u novom članku prihvaćenom za objavljivanje u The Astrophysical Journal.
Brzi radio signali su sjajni impulsi radio talasa koji traju milisekunde, a vjeruje se da dolaze iz dalekih galaksija. Međutim, izvor ovih signala još uvijek nije jasan. Teorije se kreću od visoko namagnetisanih neutronskih zvijezda koje su raznijele struje plina iz obližnje supermasivne crne rupe do sugestija da signale stvara čovjek i da ih šalje inteligentna civilizacija.
“Ovaj rad je fascinantan ne samo zato što nam pomaže da detaljnije shvatimo dinamičko ponašanje brzih radio signala, već i zbog perspektive koju vidimo kada obučeni računari koriste klasične algoritme kako bi sami pronašli te signale”, rekao je Andrew Simion. Direktor Berkeley SETI istraživačkog centra i glavni istraživač programa Breakthrough Listen, posvećenog potrazi za inteligentnim životom u svemiru.
Kao dio ovog programa, istraživači su uspješno koristili algoritam strojnog učenja za traženje novih vrsta signala koji mogu doći iz vanzemaljskih civilizacija.
Iako su najbrži radio signali ad-hoc prirode, otkriveni izvor, nazvan FRB 121102, jedinstven je po tome što prikazuje čitav kompleks signala. Ovakvo ponašanje privuklo je pažnju mnogih astronoma nadajući se da će otkriti uzrok i ekstremnu fiziku koja je uključena u prirodu takvog fenomena.
Umjetna inteligencija otkrila je radio-signale u bazi podataka, u petosatnom intervalu posmatranja 26. avgusta 2017. godine teleskopom Green Bank u zapadnoj Virginiji. Ranija analiza podataka od 400 terabajta koristila je standardne računarske algoritme za identifikaciju 21 rafala u tom periodu. Svi su viđeni u roku od jednog sata, a pretpostavljalo se da izvor izmjenjuje periode odmora i pomahnitalih aktivnosti, barem kako je primijetio istraživač Berkeley SETI-ja, dr. Vishal Gajjar.
Autor kolege iz SETI-jeve studije Jerry Zhang i njegovi saradnici razvili su potom moćan novi algoritam strojnog učenja i ponovo analizirali podatke iz 2017. godine, pronašavši još 72 skoka koji prvobitno nisu otkriveni. Na kraju su promatrači sa zaprepašćenjem zaključili da je ukupan broj otkrivenih rafala sa FRB 121102 oko 300 otkako je objekat otkriven 2012. godine.
“Ovaj rad samo je početak upotrebe moćnih novih tehnika za pronalaženje prolaznih radio signala”, rekao je Zhang. “Nadamo se da će naš uspjeh nadahnuti druge ozbiljne organizacije da primijene mašinsko učenje na radio astronomiju.”
Zhangov tim koristio je iste tehnike koje internet tehnologi koriste za optimizaciju rezultata pretraživanja i klasifikaciju slika. Razvili su algoritam poznat kao konvoluciona neuronska mreža koji omogućava prepoznavanje radio-rafala, pronađenih klasičnom metodom pretraživanja koje su koristili Gajar i njegovi suradnici, a zatim ih locirati u bazi podataka, pronalazeći rafale koji su propušteni u klasičnom pristupu pretraživanja.
Rezultati su pomogli uspostaviti nova ograničenja frekvencije impulsa iz FRB 121102 i ukazali su da su impulsi nepravilni ako je period ovog uzorka duži od oko 10 milisekundi. Baš kao što su impulsni modeli pulsara pomogli astronomima da ograniče računarske modele ekstremnih fizičkih uslova u takvim objektima, nova FRB mjerenja, kažu naučnici, pomoći će razjasniti prirodu misterioznih novih izvora.
“Bez obzira na to jesu li signali s FRB-a u konačnici znak vanzemaljske tehnologije, Breakthrough Listen pomaže u pomicanju granica novog i brzo rastućeg područja našeg razumijevanja svemira oko nas”, zaključio je Jan.
