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人工智能技术助力SETI研究,神秘信号很快就会被破解


本文摘要:科技快报据美国媒体报道,加州大学伯克利分校的搜索地外文明(SETI)研究中心日前声称:通过人工智能技术最近寻找了8个新的较慢射电暴(FRB),再加先前找到的FRB,总共有300多个。

科技快报据美国媒体报道,加州大学伯克利分校的搜索地外文明(SETI)研究中心日前声称:通过人工智能技术最近寻找了8个新的较慢射电暴(FRB),再加先前找到的FRB,总共有300多个。有关专家认为,这些射电暴虽然很谜样,但迅速就不会被密码。科技快报FRB是一种十分暗淡的脉冲射电,持续时间仅有几个毫秒,被指出来自很远的星系,但科学家对它们的来源并不确认。

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理论上,它们有可能来自高度磁化的中子星,中子星受到附件黑洞气体东流的冲击需要产生FRB。不过也有观点指出,这类射电暴有可能来自外星文明。

科技快报一般来说,大多数FRB都是一闪而过,但在2012年,天文学家找到了一个独有的FRB源FRB121102,需要重复收到的FRB,这引发了许多天文学家的留意。2017年8月26日,美国西弗吉尼亚州的绿岸望远镜就曾对FRB121102展开监测,5个多小时记录下高约400T的数据。在初期分析中,研究人员使用标准计算机算法借此辨识出有21次愈演愈烈,它们都再次发生在一个小时内。

科技快报后来,美国加州大学伯克利分校的研究人员研发了一种新的功能强大的机器学习算法,并新的分析了2017年那两组400T的数据。结果,他们就找到了72次谜样的“文明”信号来自于同一个方向——银河系外的御夫座某恒星系。而这些信号,在人工处置时,因为较为黯淡而被忽略了。

研究人员指出,他们的成果意味着是利用强劲机器学习找到暂现射电源的一个开始,并期望借以推展机器学习应用于射电天文学领域。科技快报据报,研究人员用于了一种被称作“卷积神经网络”的算法,与一些互联网公司用作优化搜寻结果和分类图像的技术完全相同。

他们再行让该算法去辨识此前由标准计算机算法寻找的射电暴,展开自学训练。之后,它才被应用于整个数据,去找寻其中被标准算法错失的射电暴。科技快报只不过,卷积神经网络是一种新的人工智能技术,它是近年发展一起并引发普遍推崇的一种高效识别方法。

这一神经网络类似于一般的神经网络,由可自学的权重和误差构成,每一个神经元拒绝接受一些输出,已完成一些非线性的操作者;它还包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。科技快报SETI研究中心主任、“突破倾听”项目牵头主管安德鲁·西米恩博士回应,伯克利分校的这项成果令人兴奋,不仅因为它有助理解FRB的动态特征,还因为它展出了机器学习的可靠性,网卓新闻网,需要检测经典算法错失的信号。他还回应,无论FRB否来自外星文明的技术,突破倾听项目正在推展我们对周围宇宙的全新理解。

由此可见,人工智能技术可以助力找寻有可能来自地外文明的信号。科技快报偷偷地一托的是,在搜索地外文明的过程中,科学家们除了找寻有可能来自地外文明的信号外,还大大地向太空深处升空有关人类文明和地球信息的信号;期望它们需要穿过星际的界限,让外星人告诉在很远的太阳系某种程度不存在着生命。这些信号一般要编码成数字信号,才能向外星人升空;由于数学便于数字信号处理并具备普适性,它出了选用的“宇宙语言”。

正如中国科学家周海中教授所言,数学传达精确简练、逻辑抽象化、形式灵活性,是宇宙交流的理想工具。科技快报文/徐德(作者单位:美国夏威夷大学天文研究所)科技快报邀   来源:XXX(非科技快报网)的作品皆转载自其它媒体,刊登请求认同版权保有原文,一切法律责任轻视。

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