A SETI projekt részeként a Berkeley-i Kaliforniai Egyetem tudósai számítógépes szimulációk alapján azonnal azonosítani tudtak 72 új gyors rádiójelet egy rejtélyes forrásból, amely hárommilliárd fényévnyire található a Földtől. A kutatási eredményeket egy új cikk ismerteti, amelyet a The Astrophysical Journal című publikációban fogadtak el.
A gyors rádiójelek rádióemisszió fényes impulzusai, ezredmásodperces időtartamúak, amelyekről vélhetően távoli galaxisokból származnak. Ezen jelek forrása azonban még mindig nem világos. Az elméletek a nagymértékben mágnesezett neutroncsillagoktól kezdve a közeli szupermasszív fekete lyukból felrobbantott gázáramoktól kezdve azon javaslatokig terjednek, hogy a jeleket ember alkotta és egy intelligens civilizáció küldte.
“Ez a munka nemcsak azért lenyűgöző, mert segít részletesebben megérteni a gyors rádiójelek dinamikus viselkedését, hanem annak a perspektívának is köszönhető, amelyet akkor látunk, amikor a képzett számítógépek klasszikus algoritmusokat használnak arra, hogy maguk is megtalálják ezeket a jeleket” – mondta Andrew Simion. A Berkeley SETI Kutatóközpont igazgatója és az Áttörés Hallgatás program vezető nyomozója, aki az univerzum intelligens életének kutatásával foglalkozik.
A program részeként a kutatók sikeresen alkalmaztak egy gépi tanulási algoritmust új típusú jelek felkutatására, amelyek a földön kívüli civilizációkból származhatnak.
Míg a leggyorsabb rádiójelek ad-hoc jellegűek, az FRB 121102 nevű detektált forrás egyedülálló abban, hogy a jelek egész komplexumát mutatja. Ez a viselkedés sok csillagász figyelmét felkeltette, abban a reményben, hogy azonosítani tudja az ilyen jelenség okát és az extrém fizikát.
A mesterséges intelligencia rádiójeleket észlelt az adatbázisban, ötórás megfigyelési intervallumban, 2017. augusztus 26-án a nyugati virginiai Green Bank távcsővel. Egy korábbi 400 terabájtos adatelemzés standard számítógépes algoritmusokat használt 21 rádiószakadás azonosítására ebben az időszakban. Mindegyiket egy órán belül látták, és feltételezték, hogy a forrás váltakozik a pihenés és az őrjöngő tevékenység között, legalábbis ahogy azt Berkeley SETI kutatója, Ph.D. Vishal Gajjar megjegyezte.
Jerry Zhang, a SETI tanulmányának szerzője, munkatársai ezt követően kifejlesztettek egy erőteljes új gépi tanulási algoritmust, és újra elemezték a 2017-es adatokat, és további 72 olyan csúcsot találtak, amelyeket eredetileg nem észleltek. Végül a megfigyelők csodálkozva állapították meg, hogy a 121102-es FRB-ből észlelt összes sorozat kb. 300, mivel az objektumot 2012-ben fedezték fel.
“Ez a munka csak a kezdete annak, hogy új, hatékony technikákat alkalmazzunk az átmeneti rádiójelek megtalálásához” – mondta Zhang. “Reméljük, hogy sikerünk inspirálhat más komoly szervezeteket a gépi tanulás alkalmazására a rádiócsillagászatban.”
Zhang csapata ugyanazokat a technikákat alkalmazta, mint az internetes technológusok a keresési eredmények optimalizálásához és a képek osztályozásához. Kifejlesztettek egy konvolúciós idegháló néven ismert algoritmust, amely lehetővé teszi a rádiószakadások felismerését, amelyet a Gajar és munkatársai által használt klasszikus keresési módszer alapján találnak meg, majd megkereshetik az adatbázisban, és olyan sorozatokat találnak, amelyek a klasszikus keresési megközelítésnél hiányoztak.
Az eredmények segítettek új korlátok megállapításában az impulzusok gyakoriságára az FRB 121102-ből, és jelezték, hogy az impulzusok szabálytalanok, ha ennek a mintának az időtartama nagyobb, mint körülbelül 10 milliszekundum. Ahogy a pulzáris impulzus modellek segítették a csillagászokat az ilyen tárgyak extrém fizikai állapotának számítógépes modelljeinek korlátozásában, a tudósok szerint az új FRB mérések segítenek tisztázni a titokzatos új források természetét.
“Függetlenül attól, hogy az FRB-től érkező jelek végül a földönkívüli technológia jelei-e, az Breakthrough Listen segít áthúzni a körülöttünk lévő univerzum megértésének új és gyorsan növekvő területének határait” – zárta gondolatait Jan.
