A mesterséges intelligencia számos tudományos területet beszivárogtat, beleértve a csillagászatot és az intelligens élet kutatását az univerzumban, SETI néven.
Egy új tanulmányban a Breakthrough Listen, a Kaliforniai Egyetem által Berkeley-ben (USA) irányított SETI projekt kutatói gépi tanulási algoritmusokat alkalmaztak, hogy 72 új gyors rádiófrekvenciát fedezzenek fel egy titokzatos forrásból, mintegy 3 milliárd fényévre a Földtől. …
A gyors rádiószakadások csak néhány milliszekundum hosszú rádióhullámok erőteljes impulzusai, amelyekről úgy gondolják, hogy távoli galaxisokból származnak. A sugárzás forrásai azonban a tudósok még mindig ismeretlenek. Az ezen titokzatos fáklyák javasolt magyarázata a rádiótartományban kezdve a hatalmas mágneses terekkel rendelkező neutron csillagoktól, amelyeket a közeli fekete lyukak fúvnak megtámadva, a verziókig, amelyek magukban foglalják a műszakilag fejlett civilizációk elképzelését, hogy jeleinket továbbítsák.
Az új munkában Gerry Zhang, UC Berkeley doktorandusz vezetése alatt álló csapat sikeresen kifejlesztett egy új, hatékony gépi tanulási algoritmust, és alkalmazta az FRB 121102 tanulmányozására, amely egy többszöri, ismétlődő rádiófrekvenciás esemény egyedülálló eseménye, amelyet 2012-ben rögzítettek egy távcsővel. Green Bank, székhelye: Nyugat-Virginia, USA. Az új algoritmus használata lehetővé tette a csapat számára, hogy további 72 gyors rádiófrekvenciát észleljen, amelyeket korábban nem fedeztek fel. Ennek eredményeként az FRB 121102 esemény során észlelt gyors rádiófrekvenciás események száma 300 fáklya.
Ezek az eredmények szintén segítették Zhang csapata számára, hogy új korlátozásokat vezessen be a gyors rádiófrekvenciás sorozatok gyakoriságára - a munka kimutatta, hogy az impulzusok érkezése nem mutat periodikusságot, legalább 10 milliszekundumot meghaladó időtartamokra.
A tanulmányt elfogadták az Astrophysical Journal publikálására.